HTN规划中的资源缺项识别方法

资源缺项是应急决策过程中常见的问题, 在利用HTN求解应急行动方案过程中需要进行识别, 因此根据应急规划问题和应急规划方案的描述, 提出了一种通过在资源状态中添加缺项标记来识别消耗性、可重用性资源缺项的方法. 通过防洪工程抢险案例分析, 表明能够在HTN规划过程中有效地识别资源缺项, 并产生为多部门协商提供依据的资源缺项报告, 具有较大的应用价值.     

层次任务网络中的重新规划研究综述

层次任务网络(hierarchical task network, HTN)作为智能规划技术的重要组成部分,已成功应用于无人平台任务规划、应急方案制定等各领域中。由于日益增加的不确定因素对计划执行效果的影响,迫切需要重新规划技术,因此基于HTN的重新规划技术成为近年来的研究热点。首先,通过对当前研究现状的总结梳理,提出了基于HTN的3层重新规划框架。然后,分别从框架中的计划修复、局部重规划和全局重规划3个层次阐述了相应的技术路线与实现细节,针对不同层次指出了目前方法的优势与不足。最后,对该问题未来的研究方向进行了展望,并提出了待解决的关键问题及解决思路。     

层次任务网络中的重新规划研究综述

层次任务网络(hierarchical task network, HTN)作为智能规划技术的重要组成部分,已成功应用于无人平台任务规划、应急方案制定等各领域中。由于日益增加的不确定因素对计划执行效果的影响,迫切需要重新规划技术,因此基于HTN的重新规划技术成为近年来的研究热点。首先,通过对当前研究现状的总结梳理,提出了基于HTN的3层重新规划框架。然后,分别从框架中的计划修复、局部重规划和全局重规划3个层次阐述了相应的技术路线与实现细节,针对不同层次指出了目前方法的优势与不足。最后,对该问题未来的研究方向进行了展望,并提出了待解决的关键问题及解决思路。     

任务驱动的应急资源集成方式与组织过程建模

通过应急平台实现应急组织资源协作调配是当前应急工作的重要方法.根据突发事件情景任务,快速组建与应急任务功能契合的应急资源组织体系,是保证应急管理平台的辅助决策有效性的关键.本文在对应急管理平台资源集成模式分析的基础上,建立了任务驱动的应急平台资源集成框架,对任务驱动的应急虚拟组织协作过程进行了建模分析,并提出了一种模型求解算法和算例应用.     

协作运营冲突协调模型与求解方案

从冲突协调角度,研究分布式自治实体之间的资源调度不一致问题.首先界定协作单元、协作运营、协作运营网络和协作运营冲突概念,分析协作运营冲突的表现形式及其本质特征;从资源约束入手,建立协作运营冲突协调概念模型,包括协作运营计划、资源约束、冲突协调策略和额外成本四要素;从"社会福利"角度构建协作运营冲突协调数学模型,提出基于"效用转移"的模型求解方案.     

资源约束条件下任务调度算法研究

如何解决资源约束条件下的任务调度问题，保证在资源使用存在冲突情况下, 多个任务高效执行, 其中合理的任务调度和资源冲突消解是影响任务执行效果的关键因素。基于工作流图模型提出了一套资源约束条件下任务调度的框架, 并针对调度过程中产生的资源冲突, 提出了两种任务调度算法: 一种算法通过任务关键度确定优先级, 并基于贪心策略和调整工作流图拓扑结构的方法, 在任务开始前确定任务调度方案; 另一种算法采取弹性资源调度的方式, 使产生冲突的任务优先在资源不足的条件下开始执行, 任务调度和执行交替进行。最后, 通过地震救援案例验证了相关算法可行性, 与求解资源约束条件下任务调度问题的两类典型方法中具有代表性的算法进行对比实验, 分析了所提两种算法的优势与意义。仿真结果表明，所提算法具有适用地震救援资源紧缺特点的优势。     

面向成像卫星组网的群任务规划方法研究

本文基于提高用户任务需求的处理能力，探索可共享卫星资源组网卫星协同的群规划方法.研究中不仅考虑了一些部门存在特有的任务规划需求，还考虑到一些重要部门有卫星资源或者经申请有允许规划的卫星资源. 分析了群规划的模式需求及提出群规划框架；针对分层规划与可共享的资源服务，建立群规划多目标优化模型；针对任务规划这一高维离散组合优化问题，借鉴蚁群算法的快速收敛和遗传算法的强知识表示能力，阐述组合高低阶知识表示的改进遗传求解算法. 仿真实验验证了本文规划模型与求解算法的有效性.     

智能虚拟维修环境多Agent 协作机制

针对智能虚拟维修环境中多Agent协同作业求解问题,提出一种基于任务驱动方法的协同虚拟维修训练体系框架,并构建基于该框架下的协作感知-规划-行为（Sense-Plan-Action,SPA）关系模型,在该模型中使用参数化表达方法来量化多Agent 协同作业过程,并将任务求解过程转化为时序信息、属性状态演变、目标决策等多通道框架驱动协同作业的实现,解决了多Agent 协同作业的逻辑关系问题。最后,将该方法应用于轮式工程机械协同虚拟维修仿真过程中,实现了协同虚拟维修可视化,验证了任务驱动方法在协同虚拟训练中的可行性。     

面向C4ISR系统联合作战的跨组织进程互操作研究

军事组织间的互操作是联合作战成败的关键,瞬息万变的战场环境中各组织如何协调、整合业务进程以完成共同的使命任务对协作模式的灵活性,协作组织的自主性等提出了更高的要求.传统的基于公共视角的业务进程协作模式已不能适应现代联合作战的需求.本文首先提出了一套灵活的可见性控制机制,基于可见性控制机制给出了一套新的协作进程建模框架,在该框架中各协作方从自身视角出发分别构建独立的协作进程,并支持系统加入退出时协作伙伴的自主选择及协作进程的扩展.论文同时给出了协作进程建模框架的数学形式化描述及相关算法.     

未知环境中多Agent自主协作规划策略

针对多智能体(Agent)系统在未知环境中自主协作规划存在任务死锁及协作效率不高的问题,提出一种基于改进蚁群算法的多Agent协作策略,并用于多Agent协作搬运中。该方法将Agent所处位置和目标任务之间的距离以及信息素控制因子引入蚁群算法。实验结果表明,该方法相比没有引入距离因子的协作方法,协作效率更高;相比没有引入控制因子的协作方法,可有效防止任务死锁发生。     

Learning and fatigue inspired method for optimized HTN planning

Learning is widely used in intelligent planning to shorten the planning process or improve the plan quality.This paper aims at introducing learning and fatigue into the classical hierarchical task network (HTN) planning process so as to create better highquality plans quickly.The process of HTN planning is mapped during a depth-first search process in a problem-solving agent,and the models of learning in HTN planning is conducted similar to the learning depth-first search (LDFS).Based on the models,a learning method integrating HTN planning and LDFS is presented,and a fatigue mechanism is introduced to balance exploration and exploitation in learning.Finally,experiments in two classical domains are carried out in order to validate the effectiveness of the proposed learning and fatigue inspired method.     

基于改进粒子群优化的多目标装备保障任务规划方法

针对装备保障任务多目标规划过程中任务与资源匹配复杂、目标权重获取困难和非劣解过多等问题,建立了装备保障任务多目标规划的目标模型和约束模型,提出了一种基于改进粒子群优化的交互式多目标装备保障任务规划方法。通过离散化编码方式和任务优先排序,完成了任务与资源的匹配及任务时序的调整;通过建立目标权重调整模型,实现了根据评价结果调整目标权重的交互过程,解决了目标权重无法精确获取的问题;通过调整后的目标权重构造适应度函数获取一个相对最优解,从而避免了因过多非劣解而导致决策困难的问题。该方法能够较好地实现装备保障的精确化和高效化,在信息化条件下装备保障辅助决策及方案生成中具有重要的参考价值。     

基于分层结构的C4ISR服务部署分布式演化方法

针对指挥信息系统(command, control, communications, computers, intelligence, surveillance and reconnaissance, C4ISR)服务部署分散、作战平台计算/存储资源有限、演化实时性要求高的特点, 基于分层结构设计了系统状态分布式监控与演化总体架构, 并在该架构下提出了一种服务部署方案层级动态调整方法。通过定义信息流转长度与方案调整代价设计了服务部署调整方案的数学优化模型, 针对部署方案中同时包含服务部署位置和信息流转路径的特点, 将成对交换思想、最短路径规划与m-best策略相结合提出了一种贪心求解算法, 以实现调整方案的快速生成。实验证明, 该方法能够在保证系统信息流转效能的同时有效控制系统的演化范围, 适用于执行任务过程中服务部署方案的敏捷调整。     

基于多agent系统的舰艇编队防空辅助决策系统

提出基于多agent系统(multi-agent system,MAS)技术的分布式编队防空辅助决策系统基本框架。在目标信息共享和平台间实时作战参数交换的前提下建立了基于平等协商的分布式目标协商算法,混合运用Ta-bu搜索算法和基于规则的计划算法。在目标分配协商中,采用~Brown算法通过agent之间平等协商进行目标分配。在本舰防空计划中,采取软/硬防空计划并行比较消解冲突,实现本舰软/硬防空武器防空计划的协调。     

基于着色Petri网的无人机侦察战术规划

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)战术规划问题是UAV作战的核心,本文以UAV战术规划中的资源分配和目标推理为研究对象,针对传统Petri网不能准确模拟战术规划中资源及任务正负效应建模问题,在阐述了利用传统Petri网将总体任务按计划及目标顺序进行层次分解后,采用着色Petri网对网间结构...     

分布式作战方案自动生成系统策略协同研究

分布式作战方案自动生成的核心部件是方案的建立和择优,而分布的多决策者间的协同是解决该问题的前提。战场的复杂性和多变性决定了各决策者间的协同策略也需灵活多变。基于多智能体系统中智能体之间的协同机制,利用面向对象的编程思想提出分布式作战方案自动生成系统协同策略的一般表示方法以及策略择优机制。此种方法可扩展应用于分布式指挥控制系统的决策协同问题研究。     

知识牵引与数据驱动的兵棋AI设计及关键技术

在分析知识推理型与数据学习型兵棋人工智能(artifical intelligence, AI)优缺点的基础上, 提出了基于知识牵引与数据驱动的AI设计框架。针对框架中涉及的基于数据补全的战场态势感知，基于遗传模糊系统的关键点推理，基于层次任务网的任务规划、计划修复与重规划，基于深度强化学习的算子动作策略优化等关键技术进行深入探讨。结果表明，所提框架具有较强的适应性, 不仅能够满足分队、群队、人机混合等兵棋推演的应用需求, 而且适用于解决一般回合制或即时策略性的博弈对抗问题。