Adaptação do Framework Random-Key Optimizer para o Agendamento de Satélites Ágeis de Observação da Terra

Este trabalho propõe uma adaptação do framework Random-Key Optimizer (RKO) para o Problema de Agendamento de Satélites Ágeis de Observação da Terra (AEOSSP), utilizando instâncias geradas pelo framework EOSPython. A abordagem codifica soluções por chaves aleatórias e emprega um decodificador guloso que verifica restrições de requisição, tempo, manobra e pares estéreo. Os experimentos com um satélite indicam a viabilidade da integração entre RKO e EOSPython. Em comparação com a heurística DAG do EOSPython, o RKO igualou ou superou o escore em todas as nove instâncias avaliadas, obtendo ganhos em sete delas, entre 0,61% e 3,99%. Os resultados evidenciam o potencial do RKO para tratar instâncias complexas do AEOSSP e do EOSPython para gerar cenários reprodutíveis de avaliação.