基于层次任务网络的应急资源协作规划方法

应急响应一般涉及多个部门,各参与部门需要通过合理的协调方法规划应对方案,协同使用应急资源是不同部门间应急行动方案制定的关键.为处理规划过程实时产生的资源冲突,文章提出了基于层次任务网络(hierarchical task network,HTN)的多部门分布式协作任务规划框架,将规划方案行动的生成过程作为需要考虑的协作问题,并通过协作过程与规划过程的嵌套,减少规划无效方案而提高协作效率.其次,探究并设计处理重用性资源的协调机制,使用多种优先级判断规则消解资源使用冲突.进一步,在建立的协作框架和资源协调机制的基础上,提出基于HTN的协作规划算法.最后通过实验案例说明了应急资源协作规划方法的应用,并对本方法的有效性和相对于原有方法的效率优势进行了验证.     

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。     

连续性条件下的多受灾点应急资源配置算法

为了解决多受灾点应急资源配置过程中出现的资源竞争和费用偏高问题,建立了一种以双层规划方法为基础的多受灾点应急资源配置模型,使应急资源配置过程兼顾及时性、高效性和连续性,从而确保在全局应急开始时间最早情况下费用最少.为了克服双层规划模型求解时间复杂度过高的缺陷,提出了一种竞争缓解策略,能够快速求取双层应急资源配置模型的全局满意解.最后,通过数值分析证实算法的有效性.     

案例驱动的社区应急疏散准备规划启动时机识别

有效的应急疏散准备规划是提升应急疏散能力的关键.已有研究关注规划的理论建模及工作机理,忽略了何时启动规划,即应急疏散准备规划的启动时机识别这一重要问题.社区是城市应急管理的基层组织,是实施应对的基本单元.面向城市社区,阐述如何基于案例驱动实现社区应急疏散准备规划的启动时机识别.考虑到不同社区的案例适用性不同,通过社区特征相似性度量和适用度概率分配选择适用案例;以灾害情景要素特征为指标,运用聚类算法生成用于启动时机识别的模拟灾害情景组;根据案例建立模拟情景与预期疏散效果之间的联系,生成启动时机的识别结果.最后,通过对广东省社区的调查用例分析来验证该案例驱动方法的可行性.     

基于滚动优化策略的成像侦察卫星应急调度方法

针对成像侦察卫星应急调度问题进行研究, 在分析主要约束条件的基础上, 构建了多星调度问题的约束满足模型. 根据应急任务具有独立到达时刻与执行截止期需求的特点, 提出了基于滚动优化策略的调度算法. 该策略采用周期驱动与事件驱动相结合的混合驱动模式, 可将调度过程划分为一系列静态的调度区间. 通过优化各区间内任务的规划方案, 实现应急任务的动态调度. 在问题求解过程中, 将滚动优化策略与启发式算法结合, 形成了三种应急调度算法. 最后通过仿真实验, 对不同算法的调度效果进行对比, 验证了滚动优化策略的有效性.     

应对大规模突发事件的资源布局模型与算法

突发事件越来越频繁地发生,对应急物资保障提出了更高的要求,好的资源布局方案对地区的资源保障程度至关重要.本文根据分级的原则,利用按照灾区分组和场景分析的方法分别确定两种级别下的各个灾区应急物资需求,同时,考虑了当级别为high时营救过程的机理分析.文章针对某个区域内的应急资源布局问题,建立了一个适于多点需求,多点救助的多目标规划模型,分别考虑两种级别的资源分配,以期为选址决策者进行选址和应急资源布局提供依据.求解该问题时,针对模型设计了算法,并进行了算例分析.     

灾害链中多资源应急调度模型与算法

灾害事故的应急资源调度是减少生命财产损失的有效手段.针对灾害链中多资源应急调度问题, 建立了多资源多受灾点应急调度模型,设计了基于图论中网络优化和线性规划优化思想的启发式算法,并分析了算法复杂性.该算法根据应急资源在原生灾害和次生灾害中的需求对资源进行分类,对灾害链中都需要的公共应急资源, 通过对模型线性松弛解的修正,降低问题的复杂性, 减少算法的计算时间;而对原生或次生灾害中需要的应急资源, 运用领域搜索方法寻找出救点,得到满意的资源调度方案. 最后通过算例验证了算法的有效性和可行性,表明算法适合较大规模的计算, 并能满足应用中的实时性要求.     

多资源组合应急调度问题的研究

针对多资源应急多点出救问题的特点 ,本文给出了多资源应急问题的数学模型 .通过引入连续可行方案的概念 ,并利用单资源问题的现有成果 ,实现该问题的求解 .算例及实际应用取得了令人满意的效果.     

综合AHP和目标规划方法的应急系统选址规划模型

在分析影响应急系统选址的因素上,得出了应急服务设施选址应该采用定量和定性相结合的AHP方法.针对AHP方法无法解决有限资源的约束问题, 提出了综合AHP方法和目标规划方法的应急系统选址模型.最后通过一个例子及其分析,清楚地表明综合AHP和目标规划模型是解决应急服务设施选址问题的一种有效的方法.     

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.     

产品优化设计的资源分配模型

研究产品优化设计中设定设计属性值的资源分配方法．考虑产品设计过程中多种资源的优化分配，在设计预算和资源约束下，设定产品设计属性值，使用户对产品的总体满意水平达到最大．这种方法使产品优化设计的品质功能展开方法从策略计划层扩展到运作计划层，把品质优化设计和资源分配结合起来，使得品质设计计划在部件展开(part deployment)层和运作层的工艺计划(operational process planning)更可行，更易实现．     

应急管理中资源布局评估与调整的模型和算法

制定应急预案是应急管理的重要工作之一,由于地区对应急资源的需求随突发事件的级别不同而不同并且可能随时问发生变化,因此在应急预案制定过程中,评估已有资源布局对地区需求的保障程度显得十分重要.本文构造一个基于时间、资源供给和需求的损失函数,用于评估给定资源布局下可能出现的各个级别突发事件对地区造成的损失.对损失值较大的资源布局建立优化模型进行调整,优化模型考虑到了增加或者减少应急服务点的个数以及增加应急服务点的资源量,是集选址和资源配置于一体的模型,文章最后讨论了算法并给出一个算例.     

城市应急资源调度系统建模与仿真

突发事件发生时,应急资源的合理调度问题尤为重要。如何解决单一城市应急资源供应不足,如何将更多的资源进行整合,选择哪些救援点进行救援,什么时候进行救援,这些都是需要讨论的问题。通过建立虚拟协调中心,将分布式系统的理论应用到整合城市之间应急资源的协同调度管理中,从应急系统成本费用和因施救不及时造成损失的双重角度考虑,将救援成本最小和出救点数量最少作为应急优化目标,建立了针对多救援点事故灾害下的应急资源调度模型,并对资源的动态调度模型及协同过程进行仿真与研究分析。     

Adaptive CGF Commander Behavior Modeling Through HTN Guided Monte Carlo Tree Search

Improving the intelligence of virtual entities is an important issue in Computer Generated Forces (CGFs) construction. Some traditional approaches try to achieve this by specifying how entities should react to predefined conditions, which is not suitable for complex and dynamic environments. This paper aims to apply Monte Carlo Tree Search (MCTS) for the behavior modeling of CGF commander. By look-ahead reasoning, the model generates adaptive decisions to direct the whole troops to fight. Our main work is to formulate the tree model through the state and action abstraction, and extend its expansion process to handle simultaneous and durative moves. We also employ Hierarchical Task Network (HTN) planning to guide the search, thus enhancing the search efficiency. The final implementation is tested in an infantry combat simulation where a company commander needs to control three platoons to assault and clear enemies within defined areas. Comparative results from a series of experiments demonstrate that the HTN guided MCTS commander can outperform other commanders following fixed strategies.     

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.     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.