基于量子多目标进化算法的多任务Agent联盟生成

多Agent联盟生成是多Agent系统的关键问题之一, 主要研究如何在多Agent系统中动态生成面向任务的最优联盟. 为使Agent能稳定的组织起来完成单Agent不能完成的任务并在成本、资源、利益等方面达到一个良好的平衡性能并达到全局最优, 提出了联盟多目标综合评价模型, 并将量子进化多目标算法应用于多目标多任务Agent联盟问题, 运用编码的映射, 将资源组合和任务分配合并为一个过程, 降低了问题的复杂性. 对比实验结果表明该算法求得的解的质量高, 平衡性好, 能有效避免了联盟死锁和资源浪费.     

基于Holon组织的有人/无人机作战联盟形成

基于Holon组织构建理论,分析了有人/无人机群对目标群协同作战的任务分配问题。有人/无人机群Holon联盟(Holon coalition of manned/unmanned vehicle swarm,HCVS)形成过程即是无序的有人/无人机群面向任务需求形成各个作战编队的过程。将对目标群的总任务分解为不同类型的子任务,根据无人机作战资源能力与任务资源需求,定义机群资源冗余指标、资源冗余方差指标,构建了HCVS形成的多目标优化模型。最后提出了一种多目标混合蜂群求解算法,并利用算例验证了算法的有效性与优越性。     

一种基于Agent诚实度的动态联盟形成策略

联盟形成是多Agent系统一个关键问题,主要着眼于如何在联盟内Agent间划分联盟的效用.但已有策略大都针对超加性环境,而对非超加性环境的研究却很少.文中提出了"Agent诚实度"的概念,并基于协商机制给出了一种新的动态联盟形成策略.该策略在非超加性环境中可以快速、有效地形成任务求解联盟,及时满足系统需求.     

基于多目标遗传算法的卫星成像任务调度技术

针对成像卫星的任务调度问题,考虑多种约束条件,提出了成像任务约束图模型。基于多目标优化和遗传算法思想,提出了一种应用于卫星成像任务调度的多目标遗传算法,详细分析了算法的各个关键步骤的设计思想,能够求得基于成像约束图模型的满意解,生成卫星的优化拍摄计划。卫星成像任务调度原型系统的实现和实验结果验证了该模型和算法的合理性和有效性。     

基于灾情信息更新的应急物资配送多目标随机规划模型

研究了多出救点、多受灾点、多物资、多车型的应急车辆选址、路径选择和物资配送问题. 考虑到灾害预测准确性和物流成本效率之间的悖反关系, 从多目标规划和随机规划的角度, 建立了应急物资配送的多目标随机规划模型. 建模中同时考虑需求和配送路径连通性的随机性, 以及出救点对受灾点的最大覆盖范围限制. 将统计决策与运筹规划相结合, 设计一个加权贝叶斯风险将多目标规划问题转化为单目标规划问题, 以及设计一个决定最优停止观测时刻的决策规则使原问题转化为最优停止问题. 通过Xpress软件编程求解. 最后, 算例分析表明了模型和软件的求解速率与精度, 并分别证明了两阶段随机规划和灾情信息更新的优势.     

有人/无人作战智能体分布式任务分配方法

有人/无人作战智能体任务联盟是面向分布式网络化作战体系提出的一种作战样式,任务分配问题是研究任务联盟指挥策略的关键点之一。以有人/无人作战智能体任务联盟为研究对象,提出与之适应的分布式体系结构。将任务执行质量引入任务分配问题建模中,以拍卖算法为基础,通过编组整体拍卖、方案预处理等改进机制,有效降低了个体方案的构建开销,并在约束的时间内实现任务联盟的动态任务分配。针对作战想定进行了仿真计算,结果表明算法能在有限拍卖次数下给出接近理想优化效果的分配方案。     

基于多目标优化的C2组织平台资源动态调度方法

针对指挥控制(command and control, C2)组织的平台资源动态调度问题,对战场上的突发事件进行了分析,针对平台损毁和任务增加两种突发事件,构建了以最大化任务完成质量和最小化计划调整代价为优化目标的数学模型,并基于非支配排序遗传算法设计了多目标优化模型的求解方法。仿真实验表明,所构建的C2组织平台资源动态调度模型及求解方法能够有效应对战场上的突发事件,能够为决策者提供多个有效的平台资源动态调度方案。     

Hierarchical resource allocation for integrated modular avionics systems

Recently the integrated modular avionics (IMA) architecture which introduces the concept of resource partitioning becomes popular as an alternative to the traditional federated architecture.A novel hierarchical approach is proposed to solve the resource allocation problem for IMA systems in distributed environments.Firstly,the worst case response time of tasks with arbitrary deadlines is analyzed for the two-level scheduler.Then,the hierarchical resource allocation approach is presented in two levels.At the platform level,a task assignment algorithm based on genetic simulated annealing (GSA) is proposed to assign a set of pre-defined tasks to different processing nodes in the form of task groups,so that resources can be allocated as partitions and mapped to task groups.While yielding to all the resource constraints,the algorithm tries to find an optimal task assignment with minimized communication costs and balanced work load.At the node level,partition parameters are optimized,so that the computational resource can be allocated further.An example is shown to illustrate the hierarchal resource allocation approach and manifest the validity.Simulation results comparing the performance of the proposed GSA with that of traditional genetic algorithms are presentod in the context of task assignment in IMA systems.     

连续体结构的模糊多目标拓扑优化设计方法研究

提出了连续体结构静力学和动力学多目标拓扑优化设计的模糊-目标规划方法。该方法利用目标规划方法将多目标优化问题转化为等效的单目标问题,并用模糊集理论中的非线性隶属函数来体现目标规划方法中目标函数期望值所具有的模糊性和不确定性。以结构静力学的刚度和动力学的特征值作为优化的两个目标函数,提出并建立了连续体结构拓扑优化设计的多目标优化模型。用移动渐进线方法(MMA)求解单目标优化问题,用序列线性规划方法(SLP)求解模糊-目标混合规划问题。通过典型的求解算例验证了所研究方法的有效性。     

基于多目标优化的传感器网络任务分配模型

由于网络节点资源受限,节点任务分配对传感器网络性能和网络服务质量影响很大.本文以优化系统时延、能量消耗及网络均衡度为目标,建立了基于多目标优化的传感器网络任务分配模型.同时为了有效协调多目标间的关系,采用目标协调优化方法构造目标函数.利用关键路径法解决通信路径选择,给出了基于遗传算法的最佳任务分配方案,进而最大限度地提高了传感器网络效率.最后,仿真结果表明了该模型和算法是合理的和有效的.     

废弃物收运网络周期性选址-路径问题多目标优化模型及算法

废弃物处理设施是典型的"Semi-desirable"设施, 其选址相关的决策需要考虑成本、负效应等多个相互冲突的目标. 废弃物中转站的选址和路径优化是一类周期性选址-路径问题(PLRP), 目前缺乏对这类问题的多目标优化的研究. 以多目标城市废弃物收运网络周期性选址-路径问题为研究对象, 提出基于扩散距离的负效应测度方法; 建立考虑负效应和成本的双目标混合整数规划模型; 设计DRECWA-LS算法, 结合启发式优化策略, 求解收运计划对应的周期性选址-路径问题, 并采用扩展邻域搜索策略的多目标进化算法实现对可行收运计划的深度搜索, 同步求解收运计划、中转站选址-分配及车辆路径三个问题. 算例结果显示: 算法能成功求解较大规模问题, 具有较高的求解质量和运算效率.     

基于Pareto改进VNS-MMAS的定点修理任务多目标动态调度

针对战时定点修理任务重、修理时间有限、约束复杂的问题,进行了面向定点修理的战时装备维修任务多目标动态调度研究。提出了战时定点修理装备维修任务调度军事问题,考虑修理时间窗、非遍历性等约束,构建了战时装备维修任务多目标动态调度模型。采取分步求解思路处理修理小组分配以及修理任务排序两阶段优化问题,并从状态转移规则、信息素更新规则、先验信息获取3个方面对最大最小蚂蚁系统(max-min ant system, MMAS)算法进行改进,结合变邻域搜索(variable neighborhood search, VNS)算法增强算法的局部搜索能力,设计了基于Pareto改进VNS-MMAS算法实现模型求解,并通过示例仿真验证了模型及算法的科学性与有效性。     

一种基于任务匹配的联盟生成策略

联盟生成是多Agent系统的一个关键问题,主要研究如何在多Agent系统中动态生成面向任务的最优Agent联盟.引入历史任务集和系统经验集的概念,使用任务相似度来判断任务间的关系.提出了一种基于任务匹配的联盟生成策略,增强了Agent的学习能力,对于任务序列可以有效的求解全局最优联盟.对比实验表明本策略可以有效减少联盟生成的搜索时间和计算量.     

公平缓解灾民创伤下的应急物资动态调配研究

及时有效地调配物资对灾害应急救援至关重要.考虑两种典型的物资分配策略，构建一个多目标动态调配模型来实现灾后应急物资的有效分配和路径优化选择.其中，多目标不仅强调对救援效率的追求，也重视对救援有效性和缓解灾民心理创伤公平程度的考量.提出相对剥夺成本来刻画救援公平性，且构造包含初救和补救两阶段的需求函数以反映灾害变化、救援调配与需求之间的相互影响.应用设计的遗传算法在2008年汶川地震案例背景下对所构模型进行仿真求解，并通过实施对比分析和关键参数敏感性分析得出一些管理启示.     

武器装备体系组合规划的高维多目标优化决策

针对武器装备体系组合规划问题中存在多类相互冲突的高维多目标问题(目标数 ≥ 5),提出了一种三阶段的集成优化决策方法. 首先运用目的规划技术将高维多目标问题转换为一般多目标优化模型(目标数 ≤ 3); 然后提出一种多目标差分进化算法,用于搜索属于决策者关心区间的非劣解集; 最后提出基于预测优化的理想点算法,可生成精确满足决策者偏好的最佳折衷解. 通过某侦察装备体系组合规划示例,证明了各算法模块的优势和该方法的整体有效性,可为武器装备发展和顶层规划提供决策支持.     

有人/无人机任务联盟分阶段形成方法

针对有人/无人机任务联盟形成问题,采取任务聚类-平台匹配的分阶段形成策略。首先,给出问题要素定义,并进行相关数学描述。其次,基于对问题的分析,以最小化任务距离和为优化目标建立任务聚类的数学模型;以最小化指挥决策能力代价和资源能力代价为优化目标建立平台匹配的数学模型。然后,对任务聚类问题和平台匹配问题,分别采用优选初始簇中心的贪心聚类算法和多目标模糊人工蜂群算法进行求解;最后,通过仿真案例下的3组实验,验证了提出方法的有效性和优越性。     

改进非支配排序遗传算法求解多目标Agent联盟

采用典型多目标进化算法-NSGA-II对从任务角度进行抽象建模所得到的Agent联盟模型进行生成优化,并针对Agent联盟生成存在的特点,将Pareto最优概念与多目标优化相结合对NSGA-II算法进行改进,从而实现兼顾联盟收益、开销、时间约束等多个目标。仿真对比实验结果表明,算法运行一次可以获得多个Pareto最优解,为各个目标之间权衡分析提供了有效的工具,在满足性能要求下,可为联盟生成提供满足多个设计目标的全局优化方案,对联盟实际应用具有借鉴与应用价值。对联盟实际应用具有借鉴与应用价值。     

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...     

疫情事件下多灾点应急资源最优化配置研究

新冠疫情的爆发,使许多地区成为灾区,为了及时对灾区进行救援,灾后应急资源精准供给成为保障灾区人民安全的首要因素。本文利用SEIR预测决策时刻各灾区感染人数,由此计算灾区紧迫程度权重与物资需求量。基于紧迫程度构建以灾民满意度最大化、总成本最小化和考虑分配公平的应急资源调度多目标优化模型。提出多目标人工蜂群算法。针对人工蜂群算法易早熟等缺点,利用动态参数思想与Pareto解集来定义新的蜂群位置更新公式,利用教学优化思想对蜂群位置进行扰动,以避免算法陷入局部极值。通过算例进行模拟实验,结果表明,所提出的模型和算法可以有效解决疫情事件下多灾点应急资源最优化配置问题,且改进算法的性能更优。     

考虑异质物资合车运输的灾后救援选址-路径-配给优化

研究灾后应急救援中的双层选址-路径-配给问题.针对灾害发生之后第一时间内各类型救援物资供给受限的情况,以救援及时性、综合满意度和物资供给公平性为优化目标,建立多工厂节点、多品种物资的考虑异质物资合车运输的多目标双层选址-路径-配给优化模型.采用融合差分进化和约束优化的方法,将多目标优化问题分解为三个单目标子迭代过程和一个多目标迭代过程,同时优化车辆行驶路线和需求节点物资分配方案.实验表明,采用合车运输的策略能够有效减少派出车辆的数量和车辆行驶时间.