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基于图神经网络的地球观测卫星调度
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于图神经网络和深度强化学习的方法，用于解决地球观测卫星调度中的优化问题。该方法能够从图中提取信息并驱动搜索，优化观测的选择与调度。实验结果表明，该方法在小规模问题上学习有效，能够推广到更大的实际应用中，并与传统方法相比表现出极具竞争力的性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于图神经网络和深度强化学习的方法，解决地球观测卫星调度中的优化问题。
- 该方法通过从图中提取信息并驱动搜索，优化观测的选择与调度。
- 实验结果表明，该方法在小规模问题上学习有效，能够推广到更大的实际应用中。
- 与传统方法相比，该方法表现出极具竞争力的性能。
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