劉 永，李子揚(yáng)，竇 帥，周春城，李傳榮+

(1.中國科學(xué)院光電研究院 中國科學(xué)院定量遙感信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗室，北京 100094；2.中國科學(xué)院大學(xué) 電子電氣與通信工程學(xué)院，北京 100049)

0 引 言

任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)是衛(wèi)星地面系統(tǒng)的重要組成部分，是進(jìn)行衛(wèi)星資源管理與分配的主要工具，負(fù)責(zé)衛(wèi)星任務(wù)計劃的編制、執(zhí)行和控制調(diào)整，在衛(wèi)星資源相對稀缺、用戶的任務(wù)需求不能全部滿足的情況下，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星資源的合理分配與沖突資源的優(yōu)化調(diào)度尤為重要[1,2]。隨著航天事業(yè)的發(fā)展，衛(wèi)星功能不斷增強(qiáng)，衛(wèi)星任務(wù)需求與任務(wù)調(diào)度模式不斷演進(jìn)[3]，使得調(diào)度規(guī)則發(fā)生變化，促使調(diào)度系統(tǒng)不斷升級。傳統(tǒng)方式使用配置文件或配置參數(shù)來增強(qiáng)系統(tǒng)的柔性和靈活性，但功能相對有限，難以適應(yīng)具體調(diào)度規(guī)則的變化。因此建立一個柔性的、靈活性較高的任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，方便調(diào)度規(guī)則的修改和定制，降低調(diào)度系統(tǒng)的維護(hù)成本，是十分必要的。

為此本文將規(guī)則引擎技術(shù)應(yīng)用于獨(dú)占資源衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度中，通過規(guī)則引擎將調(diào)度規(guī)則從業(yè)務(wù)邏輯代碼中分離出來，減少調(diào)度規(guī)則的變動對業(yè)務(wù)邏輯代碼的影響，增強(qiáng)調(diào)度系統(tǒng)的柔性和靈活性，降低調(diào)度系統(tǒng)維護(hù)的風(fēng)險及成本。同時設(shè)計基于權(quán)重的推理網(wǎng)構(gòu)建方法，優(yōu)化了推理網(wǎng)的結(jié)構(gòu)，提高了調(diào)度系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

1 獨(dú)占資源通訊衛(wèi)星應(yīng)急任務(wù)調(diào)度策略

根據(jù)任務(wù)調(diào)度模式的不同可將獨(dú)占資源通訊衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度分為集中任務(wù)調(diào)度和應(yīng)急任務(wù)調(diào)度[4,5]。集中任務(wù)調(diào)度是在本周的某固定時間對用戶提交的下周的衛(wèi)星資源使用申請進(jìn)行集中處理的過程，按照規(guī)定，在集中調(diào)度時間點(diǎn)后提交的一般性衛(wèi)星資源使用申請在本次調(diào)度周期中不予受理，但是由于突發(fā)的重要事件而產(chǎn)生的緊急衛(wèi)星資源使用申請，需進(jìn)行及時的特殊處理，這其中特殊處理被稱為應(yīng)急任務(wù)調(diào)度模式。

在集中任務(wù)調(diào)度模式中，任務(wù)調(diào)度響應(yīng)的時間要求并不緊急，調(diào)度目標(biāo)是在滿足任務(wù)時效性的前提下實(shí)現(xiàn)調(diào)度任務(wù)的優(yōu)先級之和最大，一般采用遺傳算法等智能優(yōu)化算法求解近似最優(yōu)調(diào)度方案。應(yīng)急任務(wù)調(diào)度模式是在集中任務(wù)調(diào)度方案的基礎(chǔ)上進(jìn)行的再調(diào)度，由于應(yīng)急任務(wù)的突發(fā)性、緊急性及重要性，這類任務(wù)擁有較高的優(yōu)先級和任務(wù)價值，所以采用基于優(yōu)先級的調(diào)度策略，使優(yōu)先級高的任務(wù)具有優(yōu)先執(zhí)行權(quán)。

本文調(diào)度的思路是當(dāng)有應(yīng)急任務(wù)提交時，在集中任務(wù)調(diào)度方案的基礎(chǔ)上采用直接調(diào)度或沖突替換原則。直接調(diào)度原則為當(dāng)應(yīng)急任務(wù)滿足衛(wèi)星資源使用的各種約束，且申請的衛(wèi)星資源處于空閑狀態(tài)，則將該任務(wù)直接納入衛(wèi)星工作計劃。沖突替換原則為應(yīng)急任務(wù)滿足衛(wèi)星資源使用的各種約束，但申請的衛(wèi)星資源處于被占用狀態(tài)時，即應(yīng)急任務(wù)與已有的衛(wèi)星工作計劃發(fā)生資源使用沖突，如果與應(yīng)急任務(wù)產(chǎn)生沖突的計劃數(shù)量為一，且應(yīng)急任務(wù)的優(yōu)先級大于計劃的優(yōu)先級，則用應(yīng)急任務(wù)替換掉與之沖突的計劃，反之則不予替換；如果與應(yīng)急任務(wù)產(chǎn)生沖突的計劃數(shù)量為多個時，并且應(yīng)急任務(wù)的優(yōu)先級大于所有與之沖突的計劃的優(yōu)先級，則用應(yīng)急任務(wù)替換掉與之沖突的所有計劃，反之則不予替換。這種替換雖然導(dǎo)致某些已經(jīng)被調(diào)度的任務(wù)無法執(zhí)行，但是從實(shí)際情況分析，緊急、重要的任務(wù)被優(yōu)先執(zhí)行是合理的。

2 規(guī)則引擎技術(shù)

規(guī)則引擎的定義請參見文獻(xiàn)[6]。

Drools是用Java語言開發(fā)的規(guī)則引擎，其內(nèi)部使用的模式匹配算法是Rete，速度快、效率高。它采用聲明式的程序設(shè)計方式，比其它命令式的編程語言代碼更簡潔；可通過規(guī)則庫高效解決業(yè)務(wù)規(guī)則變動問題，更靈活地適應(yīng)各種變化的業(yè)務(wù)場景。

Drools的組成如圖1所示。

圖1 規(guī)則引擎的組成

各部分的作用如下：

(1)工作內(nèi)存(Working Memory)：存放系統(tǒng)工作時要處理的數(shù)據(jù)對象(Fact)；

(2)規(guī)則庫(Rule Base)：存放腳本語言編寫的業(yè)務(wù)規(guī)則；

(3)模式匹配器(Pattern Matcher)：進(jìn)行數(shù)據(jù)與規(guī)則的匹配，創(chuàng)建規(guī)則的執(zhí)行實(shí)例，并將實(shí)例加入議程中；

(4)議程(Agenda)：存放所有的規(guī)則執(zhí)行實(shí)例，并根據(jù)某種策略制定實(shí)例的執(zhí)行順序；

(5)執(zhí)行引擎(Execution Engine)：執(zhí)行議程中所有的規(guī)則執(zhí)行實(shí)例。

Drools在工作時通過模式匹配器將工作內(nèi)存中的事實(shí)和規(guī)則庫中的規(guī)則進(jìn)行匹配，對匹配成功的規(guī)則創(chuàng)建執(zhí)行實(shí)例，并將這些實(shí)例加入議程中。議程根據(jù)某種策略制定這些實(shí)例的執(zhí)行順序，形成實(shí)例的執(zhí)行隊列。執(zhí)行引擎按照順序依次執(zhí)行。在執(zhí)行過程中事實(shí)對象的狀態(tài)會發(fā)生變化，即產(chǎn)生新的事實(shí)，使得某些未執(zhí)行的實(shí)例失效而從隊列中剔除，也可能形成新的執(zhí)行實(shí)例加入隊列中，形成一種動態(tài)的規(guī)則執(zhí)行鏈[7-9]。

3 基于Drools規(guī)則引擎的獨(dú)占資源通訊衛(wèi)星應(yīng)急任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)

結(jié)合上述研究，將規(guī)則引擎技術(shù)應(yīng)用于獨(dú)占資源通訊衛(wèi)星應(yīng)急任務(wù)調(diào)度中，實(shí)現(xiàn)調(diào)度規(guī)則與應(yīng)用程序的分離，提高系統(tǒng)的靈活性、可擴(kuò)展性及易維護(hù)性，并對Drools規(guī)則引擎進(jìn)行改進(jìn)，優(yōu)化了推理網(wǎng)的構(gòu)建過程，提高了系統(tǒng)的工作效率。

3.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

獨(dú)占資源通訊衛(wèi)星應(yīng)急任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)采用C/S架構(gòu)，分為數(shù)據(jù)層、服務(wù)層、應(yīng)用層。應(yīng)用層主要為衛(wèi)星控管中心提供申請信息管理、計劃信息管理、調(diào)度規(guī)則管理和衛(wèi)星資源管理等；服務(wù)層實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)運(yùn)行中涉及的各類服務(wù)，包括規(guī)則推理服務(wù)、數(shù)據(jù)管理服務(wù)、任務(wù)調(diào)度服務(wù)等；數(shù)據(jù)層使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫為系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)管理功能，數(shù)據(jù)庫包括用戶申請數(shù)據(jù)庫、衛(wèi)星工作計劃數(shù)據(jù)庫、衛(wèi)星資源數(shù)據(jù)庫、調(diào)度規(guī)則數(shù)據(jù)庫，如圖2所示。

圖2 調(diào)度系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

3.2 應(yīng)急任務(wù)調(diào)度規(guī)則

規(guī)則庫是基于規(guī)則引擎的系統(tǒng)的核心，是系統(tǒng)進(jìn)行業(yè)務(wù)判斷與決策的依據(jù)，規(guī)則庫的質(zhì)量對處理結(jié)果的準(zhǔn)確性及系統(tǒng)的運(yùn)行效率有著直接影響。因此要得到良好的衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度結(jié)果和系統(tǒng)工作效率，在建立調(diào)度規(guī)則庫時，需要對應(yīng)急任務(wù)模式下的調(diào)度規(guī)則進(jìn)行精確的凝練和表達(dá)，對規(guī)則庫的結(jié)構(gòu)進(jìn)行合理設(shè)計。

通過章節(jié)1中對應(yīng)急任務(wù)調(diào)度場景的分析與調(diào)度思路的設(shè)計，結(jié)合衛(wèi)星資源使用約束，凝練出如下13條應(yīng)急任務(wù)調(diào)度規(guī)則：

規(guī)則1：如果申請的狀態(tài)值為“null”，則申請的狀態(tài)值由“null”轉(zhuǎn)為“受理”；

規(guī)則2：如果狀態(tài)值為“受理”的申請的用戶目標(biāo)不是當(dāng)前用戶中心的管理型號，則申請的狀態(tài)值由“受理”轉(zhuǎn)為“不受理”；

規(guī)則3：如果狀態(tài)值為“受理”的申請的通信波段不在其申請的獨(dú)占資源通訊衛(wèi)星通信波段范圍內(nèi)，則申請的狀態(tài)值由“受理”轉(zhuǎn)為“不受理”；

規(guī)則4：如果狀態(tài)值為“受理”的申請的任務(wù)持續(xù)時長小于2分鐘，則申請的狀態(tài)值由“受理”轉(zhuǎn)為“不受理”；

規(guī)則5：如果狀態(tài)值為“受理”的申請的服務(wù)開始時間早于系統(tǒng)當(dāng)前時間，則申請的狀態(tài)值由“受理”轉(zhuǎn)為“不受理”；

規(guī)則6：如果狀態(tài)值為“受理”的申請的用戶目標(biāo)是地面設(shè)備，則申請的狀態(tài)值由“受理”轉(zhuǎn)為“可視”；

規(guī)則7：如果狀態(tài)值為“受理”的申請的衛(wèi)星資源使用時段在獨(dú)占資源通訊衛(wèi)星與用戶目標(biāo)可視窗口內(nèi)，則申請的狀態(tài)值由“受理”轉(zhuǎn)為“可視”；

規(guī)則8：如果狀態(tài)值為“受理”的申請的衛(wèi)星資源使用時段不在獨(dú)占資源通訊衛(wèi)星與用戶目標(biāo)可視窗口內(nèi)，則申請的狀態(tài)值由“受理”轉(zhuǎn)為“不可視”；

規(guī)則9：如果狀態(tài)值為“可視”的申請的衛(wèi)星資源處于空閑狀態(tài)，則申請的狀態(tài)值由“可視”轉(zhuǎn)為“納入計劃”；

規(guī)則10：如果狀態(tài)值為“可視”的申請的衛(wèi)星資源處于占用狀態(tài)，則申請的狀態(tài)值由“可視”轉(zhuǎn)為 “沖突”；

規(guī)則11：如果狀態(tài)值為“沖突”的申請的沖突對象是調(diào)度方案中衛(wèi)星工作計劃，且申請的優(yōu)先級大于與其沖突的計劃的優(yōu)先級。則申請的狀態(tài)值由“沖突”轉(zhuǎn)為“納入計劃”，與其沖突的計劃狀態(tài)值由“計劃”轉(zhuǎn)為“被替代”；

規(guī)則12：如果狀態(tài)值為“沖突”的申請的沖突對象是調(diào)度方案中衛(wèi)星工作計劃，且申請的優(yōu)先級小于與其沖突的計劃的優(yōu)先級。則申請的狀態(tài)值由“沖突”轉(zhuǎn)為“拒絕納入計劃”；

規(guī)則13：如果申請的狀態(tài)值為“納入計劃”，則調(diào)用衛(wèi)星資源分配函數(shù)將申請寫入計劃表。

為了清楚表達(dá)上述規(guī)則間的聯(lián)系及申請在規(guī)則推理過程中的狀態(tài)變化情況，采用狀態(tài)機(jī)圖進(jìn)行的表達(dá)如圖3所示。

圖3 申請的狀態(tài)機(jī)

3.3 基于Drools規(guī)則語法的調(diào)度規(guī)則形式化表示

Drools采用原生的規(guī)則語言，規(guī)則結(jié)構(gòu)簡潔、可讀性強(qiáng)[10]。規(guī)則的結(jié)構(gòu)組成如圖4所示。

圖4 Drools規(guī)則結(jié)構(gòu)

關(guān)鍵詞rule標(biāo)識一條規(guī)則的開始，其后是該規(guī)則名稱，是規(guī)則在規(guī)則庫中的唯一標(biāo)識，具有唯一性；關(guān)鍵字attributes是規(guī)則屬性，是可選項，用于對規(guī)則的行為進(jìn)行限定；關(guān)鍵字when是規(guī)則條件(left side hand,LHS)部分開始的標(biāo)識，LHS是一些邏輯表達(dá)式，用于判斷；關(guān)鍵字then是規(guī)則結(jié)論部分(right side sand,RHS)開始的標(biāo)識，RHS是一個Java語言代碼塊，是要執(zhí)行的操作；關(guān)鍵字end表示規(guī)則的結(jié)束。

以3.2中的rule7為例，其對應(yīng)“Drools”規(guī)則引擎的代碼如下：

rule “IsvisiableRule” //規(guī)則名稱

salience 10 //規(guī)則優(yōu)先級

no-loop true //不能被同一事實(shí)再次激活

when

$app: Application(station==accepted); //申請狀態(tài)

$vw: VisiableWindow($app.satelliteID== satelliteID,$app.usertargetcode==user,$app.starttime>= starttime, $app.endtime<=endtime); //受理的申請是否在可視窗口內(nèi)

Then

$app.setStation (“visible”); //狀態(tài)修改為可視

update($app); //更新申請狀態(tài)

end

其中規(guī)則屬性使用的是salience(優(yōu)先級策略，salience值越大表示規(guī)則的優(yōu)先等級越高)、no-loop(值為true時，該規(guī)則不會被同一事實(shí)再次激活)，分別用于解決規(guī)則沖突和規(guī)則庫死循環(huán)問題。

3.4 基于Drools的任務(wù)調(diào)度規(guī)則引擎的改進(jìn)

Drools中使用的是目前效率最高的Forward-Chaining推理算法Rete。Rete算法將規(guī)則庫構(gòu)建成推理網(wǎng)的形式，以達(dá)到顯著降低計算量的效果，并且Rete算法利用推理引擎的時間冗余性和產(chǎn)生式規(guī)則結(jié)構(gòu)相似性的特點(diǎn)，在推理網(wǎng)的構(gòu)建中實(shí)現(xiàn)狀態(tài)保存機(jī)制和節(jié)點(diǎn)共享機(jī)制，極大提高了Drools的工作效率[11,12]。

在實(shí)驗的過程中發(fā)現(xiàn)，Drools中的節(jié)點(diǎn)共享機(jī)制并非廣泛意義上的共享，其對規(guī)則結(jié)構(gòu)有著較嚴(yán)格的要求。下面給出3個規(guī)則組，每個規(guī)則組中都有兩條規(guī)則，并且規(guī)則中的匹配條件相同，不同在于規(guī)則中的匹配條件排列順序不同。

規(guī)則組一：

rule “rule_1”

when

$app: Application (UserID==“GD”, satelliteID==“A”)；

Then

{Code}

End

rule “rule_2”

when

$app:Application(satelliteID==“B”,UserID==“GD”)；

Then

{Code}

End

規(guī)則組二：

rule “rule_1”

when

$app: Application(satelliteID==“A”，UserID==“GD”)；

Then

{Code}

End

rule “rule_2”

when

$app:Application(satelliteID==“B”,UserID==“GD”)；

Then

{Code}

End

規(guī)則組三：

rule “rule_1”

when

$app:Application(UserID==“GD”, satelliteID==“A”)；

Then

{Code}

End

rule “rule_2”

when

$app:Application(UserID==“GD”, satelliteID==“B”)；

Then

{Code}

End

3個規(guī)則組對應(yīng)的推理網(wǎng)如圖5所示。

圖5 推理網(wǎng)

Root Node是所有對象進(jìn)入推理網(wǎng)的入口；Type Node進(jìn)行對象類型的判斷，只有類型匹配成功的對象才能進(jìn)入下一個節(jié)點(diǎn)。Alpha Node又稱單輸入節(jié)點(diǎn)，用來對單一的對象進(jìn)行條件判斷，對應(yīng)著規(guī)則中的邏輯判斷。當(dāng)規(guī)則有多個邏輯判斷，對應(yīng)的Alpha Node會串聯(lián)在一起。對象在滿足當(dāng)前Alpha Node對應(yīng)的邏輯判斷后才能進(jìn)入下一個Alpha Node；Adapter Node將單個對象轉(zhuǎn)為單對象數(shù)組。Terminal Node表示對象與規(guī)則完全匹配。

從圖5看出UserID==“GD”節(jié)點(diǎn)在規(guī)則組三的推理網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)了規(guī)則間的共享，但在規(guī)則組一、二中沒能實(shí)現(xiàn)共享，使得規(guī)則組三的推理網(wǎng)較其它兩組節(jié)點(diǎn)更少，系統(tǒng)存儲開銷更小，工作效率更高。3個規(guī)則組的實(shí)現(xiàn)的功能相同，但形成的推理網(wǎng)結(jié)構(gòu)不同，說明規(guī)則中邏輯判斷的排列順序不會影響規(guī)則的功能，但會影響推理網(wǎng)的結(jié)構(gòu)，進(jìn)而影響系統(tǒng)性能。

產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因是Drools在構(gòu)建推理網(wǎng)時，如果一條規(guī)則中有多個邏輯判斷，那么它們對應(yīng)的Alpha Node在推理網(wǎng)中的連接順序與其在規(guī)則中的排列順序是一致的，在這里稱為基于順序的連接方式。規(guī)則組一的推理網(wǎng)中，兩個UserID==“GD”節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存中存儲的數(shù)據(jù)對象并不相同(rule_1的UserID==“GD”節(jié)點(diǎn)中存儲的是滿足自身邏輯判斷的數(shù)據(jù)對象，rule_2的UserID==“GD”節(jié)點(diǎn)中存儲的是滿足satelliteID==“B”節(jié)點(diǎn)和自身邏輯判斷的數(shù)據(jù)對象)，此時二者是兩個同名不同質(zhì)的Alpha Node，不能合并為一個共享節(jié)點(diǎn)，規(guī)則組二同理。所以規(guī)則組一、組二中雖然有相同的邏輯判斷，但由于規(guī)則原生結(jié)構(gòu)的限制，使推理網(wǎng)中的同名節(jié)點(diǎn)不能共享。

綜上所述，Drools中這種基于順序的連接方式，使推理網(wǎng)的結(jié)構(gòu)與規(guī)則的結(jié)構(gòu)形成強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，不具備節(jié)點(diǎn)連接時的動態(tài)調(diào)整能力，導(dǎo)致某些相同的Alpha Node沒能實(shí)現(xiàn)共享。針對這一問題本文提出基于權(quán)重的連接方式：在構(gòu)建推理網(wǎng)時，如果一條規(guī)則中有多個邏輯判斷，權(quán)重大的邏輯判斷對應(yīng)的Alpha Node會獲得優(yōu)先連接權(quán)。具體改進(jìn)方法為：首先統(tǒng)計規(guī)則庫中所有的邏輯判斷總數(shù)，然后將相同的邏輯判斷歸為一類并統(tǒng)計其數(shù)量，最后計算各類邏輯判斷的權(quán)重。計算方法為λi=(ni/N)，其中λi表示邏輯判斷i的權(quán)重值，ni表示規(guī)則庫中邏輯判斷i的個數(shù)，N表示規(guī)則庫中邏輯判斷總數(shù)。這樣各類邏輯判斷都擁有自己的權(quán)重值。在構(gòu)建推理網(wǎng)時，對于一條規(guī)則中的多個邏輯判斷，Rete算法根據(jù)其權(quán)重值從大到小的順序依次獲取并構(gòu)建對應(yīng)的Alpha Node。這種基于權(quán)重的連接方式，使推理網(wǎng)的結(jié)構(gòu)擺脫了規(guī)則原生結(jié)構(gòu)的限制，充分利用規(guī)則庫中相同邏輯判斷在數(shù)量上的特征，并將這種特征用于推理網(wǎng)的構(gòu)建過程中，使相同的邏輯判斷可以實(shí)現(xiàn)共享，降低推理網(wǎng)結(jié)構(gòu)的冗余性，提高推理效率。

3.5 調(diào)度系統(tǒng)驅(qū)動數(shù)據(jù)及其表示

系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度工作使用的數(shù)據(jù)包括：衛(wèi)星可視窗口(用戶目標(biāo)與獨(dú)占資源通訊衛(wèi)星之間的可視時段)、衛(wèi)星工作計劃、用戶任務(wù)申請，其中前二者稱為衛(wèi)星系統(tǒng)資源狀態(tài)事實(shí)，第三個稱為待調(diào)度事實(shí)。為實(shí)現(xiàn)調(diào)度系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的處理及數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的有效存儲與管理，需要對用戶申請、可視窗口、衛(wèi)星工作計劃3類數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化表示。根據(jù)Java面向?qū)ο蟮木幊烫攸c(diǎn)，分別建立用戶申請類、可視窗口類、衛(wèi)星工作計劃類，每個類具有各自的屬性及其對應(yīng)的getter和setter方法。例如用戶申請表示形式見表1。

表1 用戶申請

4 實(shí) 驗

由于應(yīng)急任務(wù)的特殊性，所以應(yīng)急任務(wù)調(diào)度模式是一種實(shí)時調(diào)度，采用的是“申請-響應(yīng)”的調(diào)度方式。下面兩組實(shí)驗，分別使用基于Drools改進(jìn)前、后的任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)對一天內(nèi)(24 h)接收的50條應(yīng)急申請進(jìn)行調(diào)度，驗證調(diào)度系統(tǒng)的性能，并對Drools規(guī)則引擎改進(jìn)前后的性能進(jìn)行對比。其中實(shí)驗組1中的50條應(yīng)急申請滿足衛(wèi)星資源使用各種約束且與衛(wèi)星工作計劃無沖突；實(shí)驗組2中的50條應(yīng)急申請滿足衛(wèi)星資源使用各種約束但與衛(wèi)星工作計劃有沖突，其中，25條申請優(yōu)先級大于計劃，25條申請優(yōu)先級小于計劃。

4.1 實(shí)驗環(huán)境與數(shù)據(jù)概述

本文實(shí)驗的原型系統(tǒng)在eclipse中開發(fā)，規(guī)則引擎為Drools6.5，數(shù)據(jù)庫為MySQL8.0，服務(wù)器為TomCat7.0，運(yùn)行平臺為windows10，CPU:Intel i3-3110M 2.4GHz。

實(shí)驗中包括4顆通訊衛(wèi)星，10顆用戶衛(wèi)星，使用的數(shù)據(jù)有衛(wèi)星間可視窗口、用戶申請、衛(wèi)星工作計劃，其中衛(wèi)星間的可視窗口數(shù)據(jù)通過衛(wèi)星星歷計算得出，用戶申請由模擬實(shí)際用戶申請程序生成，衛(wèi)星工作計劃由集中任務(wù)調(diào)度程序生成。

4.2 實(shí)驗結(jié)果

系統(tǒng)運(yùn)行時間的統(tǒng)計結(jié)果和申請?zhí)幚斫Y(jié)果如圖6和表2所示。

圖6是兩組實(shí)驗中50條應(yīng)急申請的處理時間的折線圖，表2是處理時間統(tǒng)計出的均值和方差及申請調(diào)度的結(jié)果。對實(shí)驗結(jié)果從以下4個方面進(jìn)行分析：①從Drools改進(jìn)前后系統(tǒng)的運(yùn)行時間進(jìn)行對比分析，可以看出改進(jìn)后的系統(tǒng)運(yùn)行時間效率相比改進(jìn)前提高了5%左右，說明文中提出的改進(jìn)方法提高系統(tǒng)性能，規(guī)則數(shù)量越多，相同的邏輯判斷越多，效率的提升越明顯；②從兩組實(shí)驗對照角度分析，可以看出系統(tǒng)在處理有沖突的申請用時比無沖突的多，但是差距在20 ms內(nèi)，說明系統(tǒng)在處理資源使用沖突時，

圖6 系統(tǒng)運(yùn)行時間折線

表2 系統(tǒng)運(yùn)行時間特征及申請調(diào)度結(jié)果統(tǒng)計

具有良好的優(yōu)化調(diào)度效率；③從系統(tǒng)處理50條申請的時間方差角度分析，方差在5 ms2上下，說明系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性較好；④從申請調(diào)度后納入計劃的結(jié)果分析，實(shí)驗組1中50條無沖突的申請全部納入計劃，實(shí)驗組2中50條有沖突的申請，其中優(yōu)先級大于計劃的25條納入了計劃，優(yōu)先級小于計劃的25條沒有納入計劃，調(diào)度結(jié)果跟預(yù)期設(shè)想的結(jié)果一致，說明系統(tǒng)調(diào)度結(jié)果可靠。

5 結(jié)束語

本文將規(guī)則引擎技術(shù)應(yīng)用于獨(dú)占資源通訊衛(wèi)星應(yīng)急任務(wù)調(diào)度中，實(shí)現(xiàn)了調(diào)度規(guī)則與業(yè)務(wù)邏輯代碼的分離，便捷了調(diào)度規(guī)則的集中管理與修改，降低了調(diào)度規(guī)則變動對系統(tǒng)造成的影響，提高了系統(tǒng)的靈活性和適用性。同時設(shè)計基于權(quán)重的連接方法對Drools規(guī)則引擎進(jìn)行改進(jìn)，優(yōu)化了推理網(wǎng)的構(gòu)建過程，降低了推理網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)冗余問題，提高了系統(tǒng)的運(yùn)行效率。實(shí)驗結(jié)果表明，基于改進(jìn)的Drools規(guī)則引擎的獨(dú)占資源通訊衛(wèi)星應(yīng)急任務(wù)調(diào)度方法切實(shí)可行。在處理衛(wèi)星資源使用沖突時如何通過規(guī)則引擎實(shí)現(xiàn)用戶申請窗口的滑動，進(jìn)一步提高申請調(diào)度成功率，將是我們下一步的工作。