EOS-Bench: A Comprehensive Benchmark for Earth Observation Satellite Scheduling

📄 arXiv: 2604.25782v1 📥 PDF

作者: Qian Yin, Jiaxing Li, Jiaqi Cheng, Qizhang Luo, Annalisa Riccardi, Abhijit Chatterjee, Rafael Vazquez, Carlo Novara, Michalis Mavrovouniotis, Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan, Shengzhou Bai, Xiaoxuan Hu, Lining Xing, Ming Xu, Shuang Li, Zixuan Zheng, Xin Shen, Xiaoyu Chen, Yi Gu, Yanjie Song, Witold Pedrycz, Evan L. Kramer, Laio Oriel Seman, Cletah Shoko, Guohua Wu, Xinwei Wang

分类: cs.NI, cs.RO

发布日期: 2026-04-28

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EOS-Bench：用于地球观测卫星调度的综合性基准测试框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 地球观测卫星调度 基准测试 组合优化 敏捷卫星 场景生成 性能评估

📋 核心要点

  1. 地球观测卫星调度面临日益增长的复杂性，现有算法缺乏统一的评估标准，难以进行有效比较。
  2. EOS-Bench通过整合高保真轨道动力学和平台约束，生成大规模、多样化的调度场景，提供系统评估框架。
  3. 实验结果表明，EOS-Bench能有效区分不同算法在各种规模和条件下的性能，揭示算法在质量和效率间的权衡。

📝 摘要（中文）

地球观测卫星成像调度是空间任务运行中的一个具有挑战性的NP-hard组合优化问题。下一代敏捷地球观测卫星(EOS)提高了操作灵活性，但也显著增加了调度复杂性。由于缺乏统一的开源基准，难以比较不同研究中的算法。本文介绍了EOS-Bench，一个用于系统和可重复评估调度方法的综合框架。通过整合高保真轨道动力学和平台约束，EOS-Bench生成了1390个场景和13900个基准实例，范围从小规模验证案例到多达1000颗卫星和10000个请求的大型协调问题。我们进一步提出了一种场景特征化方案，以量化基于机会密度、任务灵活性、冲突强度和卫星拥塞等因素的结构难度。引入了一种多维评估协议，评估五个指标的性能：任务利润、完成率、工作负载平衡、及时性和运行时间。该框架使用混合整数规划、启发式算法、元启发式算法和深度强化学习在敏捷和非敏捷设置中进行评估。结果表明，EOS-Bench有效地区分了不同规模和条件下的求解器性能，揭示了解决方案质量和计算效率之间的权衡，并提供了对场景复杂性的更深入了解。EOS-Bench为推进地球观测卫星调度研究提供了一个统一且可扩展的开放测试平台。代码和数据可在https://github.com/Ethan19YQ/EOS-Bench获取。

🔬 方法详解

问题定义：地球观测卫星调度是一个NP-hard组合优化问题，目标是在满足卫星平台约束的前提下，最大化观测任务的收益。现有方法缺乏统一的基准测试，难以公平比较不同算法的性能，尤其是在面对大规模、高复杂度的调度场景时。

核心思路：EOS-Bench的核心思路是构建一个综合性的基准测试框架，该框架能够生成具有代表性的调度场景，并提供多维度的评估指标，从而为算法的开发和比较提供一个公平、可重复的环境。通过对场景进行特征化，可以深入了解不同算法在不同场景下的性能表现。

技术框架：EOS-Bench的整体架构包括以下几个主要模块：1) 场景生成器：基于高保真轨道动力学和平台约束，生成不同规模和复杂度的调度场景。2) 场景特征化模块：量化场景的结构难度，例如机会密度、任务灵活性、冲突强度和卫星拥塞等。3) 评估模块：提供多维度的评估指标，包括任务利润、完成率、工作负载平衡、及时性和运行时间。4) 算法集成接口：方便集成各种调度算法，包括混合整数规划、启发式算法、元启发式算法和深度强化学习等。

关键创新：EOS-Bench最重要的技术创新在于其综合性和可扩展性。它不仅提供了一个大规模的基准测试数据集，还提供了一套完整的评估工具和场景特征化方法。此外，EOS-Bench的设计允许用户轻松添加新的场景、算法和评估指标，从而适应不断发展的研究需求。

关键设计：EOS-Bench的关键设计包括：1) 高保真轨道动力学模型的选择，确保生成的场景具有物理可行性。2) 场景特征化指标的设计，能够有效量化场景的结构难度。3) 多维度评估指标的选取，能够全面评估算法的性能。4) 开放的API接口，方便用户集成和扩展。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EOS-Bench通过实验验证了其有效性，结果表明，该框架能够有效区分不同算法在不同规模和条件下的性能。例如，在大型协调问题中，深度强化学习算法在任务利润和完成率方面表现出色，但运行时间较长；而启发式算法则在运行时间方面具有优势，但在解决方案质量方面略逊一筹。EOS-Bench揭示了不同算法在解决方案质量和计算效率之间的权衡。

🎯 应用场景

EOS-Bench可应用于地球观测卫星任务规划、资源调度和算法性能评估等领域。它能帮助研究人员开发更高效、更鲁棒的调度算法，提高卫星资源的利用率，并为未来的空间任务设计提供参考。该基准测试框架还有助于推动卫星调度领域的标准化和可重复性研究。

📄 摘要（原文）

Earth observation satellite imaging scheduling is a challenging NP-hard combinatorial optimisation problem central to space mission operations. While next-generation agile Earth observation satellites (EOS) increase operational flexibility, they also significantly raise scheduling complexity. The lack of a unified, open-source benchmark makes it difficult to compare algorithms across studies. This paper introduces EOS-Bench, a comprehensive framework for systematic and reproducible evaluation of scheduling methods. By integrating high-fidelity orbital dynamics and platform constraints, EOS-Bench generates 1,390 scenarios and 13,900 benchmark instances, spanning from small-scale validation cases to large coordination problems with up to 1,000 satellites and 10,000 requests. We further propose a scenario characterisation scheme to quantify structural difficulty based on factors such as opportunity density, task flexibility, conflict intensity, and satellite congestion. A multidimensional evaluation protocol is introduced, assessing performance across five metrics: task profit, completion rate, workload balance, timeliness, and runtime. The framework is evaluated using mixed-integer programming, heuristics, meta-heuristics, and deep reinforcement learning across both agile and non-agile settings. Results show that EOS-Bench effectively distinguishes solver performance across scales and conditions, revealing trade-offs between solution quality and computational efficiency, and providing deeper insight into scenario complexity. EOS-Bench offers a unified and extensible open testbed for advancing research in Earth observation satellite scheduling. The code and data are available at https://github.com/Ethan19YQ/EOS-Bench.