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Combinatorial optimization applied to VLBI scheduling

delete2020-01-29
delete5
delete
OA
AI
A
Armin Corbin *
B
Benjamin Niedermann
A
A. Nothnagel
R
Rüdiger Haas
H
Haunert, Jan-Henrik
DOI:10.1007/s00190-020-01348-wdelete
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摘要

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由于强大的求解器的出现,今天线性编程在生产和布线中已经有了许多应用。在本出版物中,我们介绍了混合整数线性规划,用于调度大地超长基线干涉测量 (VLBI) 观测。该方法使用组合优化,并将调度任务制定为混合整数线性程序。在这种新方法中,时间表被视为一个实体,其中包含同时观察会话的所有可能观察结果,从而导致全局最优。在我们的示例中,通过最大化天空覆盖分数来找到最佳结果。天空覆盖分数是通过将每个望远镜上方的本地天空分层划分为多个单元来计算的。包括至少一个观察值的每个单元格为分数增加了一定的增益。该方法在计算上是昂贵的,并且对于大型网络和大量VLBI观测而言,该公开可能超前于其时间。但是,考虑到用于组合优化的求解器的开发正在迅速发展,并且计算机的性能不断提高,这种方法的有用性可能会在遥远的将来再次出现。尽管如此,今天可能会提示读者研究这些优化方法,因为它们在大地测量文献中也可用。通过评估五个1小时,单基线密集VLBI会话的测试时间表,证明了该概念的有效性和逻辑的适用性。与使用调度软件sked生成的时间表相比,每个会话的观察次数平均增加了三个观察次数,并且在五个案例中的四个案例中提高了UT1-UTC的模拟精度 (正交平均提高了6 mu)。此外,已经为现代VLBI全球观测系统望远镜开发了简化的混合整数线性程序,因此速度更快。
Keyword:
Combinatorial optimization
Mixed-integer linear programming
Geodetic VLBI
Scheduling
Local sky coverage
VGOS
AI总结

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