[en] Remote sensing missions face significant challenges in planning and scheduling scientific observations due to constraints such as limited energy, data storage, communication bandwidth, and observation windows. These limitations are further compounded by the complex operational environments of planetary systems, requiring precise optimization to maximize scientific return. This thesis explores the development and application of Multi-Objective Genetic Algorithms (MOGAs) for optimizing observation schedules in space missions, focusing on optimizing the schedule of the JUpiter ICy moons Explorer (JUICE) mission, specifically on the 7 flybys around Ganymede, the largest moon of Jupiter. The spacecraft is supposed to be equipped with two equal cameras, identical to JANUS each one with the same 141 region of interests to observe. The primary objective is to demonstrate how computational optimization techniques can enhance the planning and scheduling of scientific observations, addressing the constraints and complexities inherent in space missions. The methodology involves integrating multi-objective genetic algorithms with Python-based optimization frameworks and NASA's SPICE toolkit. These tools enable the systematic handling of multiple objectives, such as maximizing scientific return while adhering to mission constraints like observation windows and instrument-specific requirements. The research employs the Pareto front concept to ensure effective balancing between conflicting goals. Additionally, the Area Coverage Planning problem is addressed, which involves optimizing the coverage of specific Regions of Interest on a planetary surface using onboard cameras. By simulating realistic observation scenarios, this component enhances the algorithm's ability to evaluate feasible schedules efficiently Results from test cases validate the evolutionary operators developed for this study, showcasing its ability to generate optimized schedules. The study case of Ganymede flybys during the JUICE mission is used to demonstrate how MOGAs identify trade-offs between scientific priorities, such as maximizing image resolution and surface coverage, while ensuring the feasibility of operational constraints. The results highlight the flexibility of the algorithms in addressing real-world scheduling challenges in planetary exploration. This work also dedicates a detailed analysis to the environmental and social aspects of the research. The study emphasizes the potential of computational techniques to promote sustainability by minimizing resource use and operational inefficiencies. It also underscores the importance of collaboration between space agencies, researchers, and engineers in advancing mission planning. In conclusion, this thesis demonstrates that MOGAs offer a robust solution for optimizing observation schedules in space missions. The findings contribute to the ongoing development of advanced tools for mission planning and lay the groundwork for future applications in both space exploration and other scientific domains.

[es] Las misiones de teledetección enfrentan importantes desafíos en la planificación y programación de observaciones científicas debido a restricciones como energía limitada, capacidad de almacenamiento de datos, ancho de banda de comunicación y ventanas de observación. Estas limitaciones se ven agravadas por los entornos operativos complejos de los sistemas planetarios, lo que requiere una optimización precisa para maximizar el retorno científico. Esta tesis explora el desarrollo y la aplicación de Algoritmos Genéticos Multiobjetivo (MOGAs, por sus siglas en inglés) para optimizar los horarios de observación en misiones espaciales, centrándose específicamente en los 7 sobrevuelos de la misión JUpiter ICy moons Explorer (JUICE) alrededor de Ganímedes, la luna más grande de Júpiter. Se supone que la nave espacial está equipada con dos cámaras idénticas a JANUS, cada una con 141 regiones de interés por observar. El objetivo principal es demostrar cómo las técnicas de optimización computacional pueden mejorar la planificación y programación de observaciones científicas, abordando las restricciones y complejidades inherentes a las misiones espaciales. La metodología integra algoritmos genéticos multiobjetivo con marcos de optimización basados en Python y el toolkit SPICE de la NASA. Estas herramientas permiten gestionar de forma sistemática múltiples objetivos, como maximizar el retorno científico mientras se cumplen las restricciones de la misión, incluidas las ventanas de observación y los requisitos específicos de los instrumentos. La investigación emplea el concepto de frente de Pareto para garantizar un equilibrio eficaz entre objetivos en conflicto. Además, se aborda el problema de Area coverage Planning, que implica optimizar la cobertura de regiones específicas de interés en la superficie de un planeta utilizando cámaras a bordo. Simulando escenarios de observación realistas, este componente mejora la capacidad del algoritmo para evaluar horarios factibles de manera eficiente. Los resultados de los casos de prueba validan los operadores evolutivos desarrollados para este estudio, demostrando su capacidad para generar horarios optimizados. El caso de estudio de los sobrevuelos de Ganímedes durante la misión JUICE se utiliza para ilustrar cómo los MOGAs identifican compromisos entre prioridades científicas, como maximizar la resolución de imágenes y la cobertura de superficie, mientras se asegura la viabilidad de las restricciones operativas. Los resultados destacan la flexibilidad de los algoritmos para abordar los desafíos de programación en misiones de exploración planetaria. Este trabajo también dedica un análisis detallado a los aspectos ambientales y sociales de la investigación. El estudio enfatiza el potencial de las técnicas computacionales para promover la sostenibilidad al minimizar el uso de recursos y las ineficiencias operativas. Además, subraya la importancia de la colaboración entre agencias espaciales, investigadores e ingenieros para avanzar en la planificación de misiones. En conclusión, esta tesis demuestra que los MOGAs ofrecen una solución robusta para optimizar los horarios de observación en misiones espaciales. Los hallazgos contribuyen al desarrollo continuo de herramientas avanzadas para la planificación de misiones y sientan las bases para futuras aplicaciones tanto en la exploración espacial como en otros dominios científicos.