舰载机*调度所涉及设备及限制条件多，其方案设计属于NP-hard组合优化问题。 传统的基本遗传算 法（SGA）求解此类问题在全局搜索和收敛方面存在不足，因而提出了改进的遗传算法。首先，采用实值分段方 式编码，保证解的可行性；然后，在交叉和变异运算中采取精英保留策略，自适应地调整保留精英及更新“劣等” 个体的数量，保证了样本多样性，同时大大加快了收敛速度；最后，通过实例仿真实验验证了此改进遗传算法在 寻求最优调度方案上的优越性。

针对未来数据中继卫星系统中微波与激光链路并存的发展趋势，研究了具有微波和激光混合链路的中继卫星系统资源调度问题。以可见时间窗口、任务优先级、终端功耗为约束条件，建立了微波/光混合链路中继卫星系统资源调度(ML-DRSSP)的多目标约束规划模型；通过设计自适应交叉、变异算子和基于精英保留的选择算子，改进了非支配排序遗传算法(MNSGA-Ⅱ)并对模型求解。以1颗中继星、4颗用户星、3种资源终端和不同任务规模为条件建立了仿真场景。仿真结果表明该算法在保持解多样性的同时使非劣解集尽可能接近问题的Pare