本文将讨论两个资源分配问题。每个问题的目标都是以最佳方式利用资源。将考虑太空域感知（SDA）传感器任务分配问题和合成孔径雷达（SAR）飞行路径规划问题。

首先为太空域感知资源分配（SDARA）问题提出一个新的目标函数，并提出一种新的算法来最大化这一新的目标函数。这个 SDARA 问题旨在最大限度地增加所看到的目标总数，同时最小化资源成本。假设这些资源（即光学传感器）是异构的，并具有不同的相关任务成本。被称为 “分块贪婪 ”算法的新算法能在可控时间内提供该目标函数的近似区域最大值。分块贪婪算法是武器目标分配算法和贪婪算法的混合体。该算法将被证明优于用于解决 SDARA 问题的普通算法。

其次，将介绍一种通过改变飞行器的航向、俯仰角和天线转向角来创建最佳合成孔径雷达飞行路径的方法。最佳飞行路径是场景覆盖范围和分辨率最大化的路径。将利用数据采集流形作为测量场景分辨率的工具。然后，将添加场景覆盖考虑因素，建立目标函数，从而为飞机规划最佳飞行路径。之后，将考虑使用该目标函数的许多扩展和应用。其中包括在合成孔径雷达飞行路径规划中加入信噪比（SNR）因素。此外，我们还将扩展该目标函数，将多个无人飞行器（UAV）纳入其中，以优化合成孔径雷达系统的飞行路径。将使用目标函数为多个无人飞行器优化规划飞行路径。