【摘要】针对空间站短期任务重规划问题规划周期短、实时性约束多、约束传播复杂的特点，结合深度强化学习在智能学习和决策上的优势，提出了适用于深度强化学习的空间站任务状态空间编码方式，实现了基于深度确定性策略梯度算法的空间站任务重规划方法。该方法可以通过学习，自主化解约束冲突，摆脱人为预先设定约束冲突化解策略的限制。仿真分析表明:该方法可以通过算法本身不断地学习进化，找到空间站任务重规划问题的近似最优解，相比于传统解决方法，具有很强的智能性和适应性，为解决空间站任务规划问题提供了新思路。

【关键词】空间站；任务重规划；深度强化学习；约束满足

【作者】史兼郡；张进；罗亚中；郭帅；李智远；李大鹏