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。     

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.     

基于本体的无人系统任务规划研究综述

作战知识是提高无人系统的自主作战能力的重要因素。如何系统规范地存储和表示作战知识, 使无人系统能够根据高层任务指令, 自主完成任务规划, 并基于不断更新的战场知识进行重规划和智能决策, 是一个新的研究领域。首先, 通过对任务规划领域概念、规划方法和知识表示方法的梳理, 提出了基于本体的任务规划框架。然后, 总结了本体在机器人、无人系统、军事任务规划等领域的应用情况, 分析了当前研究的特点和不足, 并提出了该领域的重要研究方向。最后, 针对构建无人系统任务规划本体时应遵循的原则和需要关注的关键能力指标进行了论述。     

无人机集群任务规划方法研究综述

无人机集群以其高度的灵活性、广泛的适应性、可控的经济性,拥有越来越广泛的应用潜力,受到国内外的高度关注.任务规划是无人机集群应用的顶层规划,是根据任务环境态势、任务需求、自身特性等要求进行的综合调度,从而建立无人机与任务的合理映射关系,维持机间合理协同合作关系.本文从基于逻辑与规则的自上而下式任务规划和基于集群智能涌现...     

面向任务的保障网络再路由策略及预先规划研究

以保障战争物资所需的保障网络为背景 ,研究并提出了面向任务的保障网络再路由策略及各种策略的具体使用准则 .在此基础上 ,为了缩短任务完成时间 ,研究了任务物流的再路由策略预先规划问题 ,绘制了再路由策略决策图 ,并作了实例分析 ,方法简单、实用 .     

空天无人系统智能规划技术综述

鉴于以无人机群和多航天器为代表的航天无人系统的快速发展,以及任务要求的日益多样化和复杂性,在分析空间无人系统智能规划特点的基础上,首先阐述了无人机群聚、编队飞行、编队维护和编队重构等智能航迹规划策略,总结了无人机群任务智能规划的建模和优化方法.然后介绍了多航天器飞行和避碰轨道规划的内容和现状,总结了多航天器集中和分布式任务规划的主要研究成果.最后,对空间无人系统智能规划技术的未来发展提出了一些建议.     

成像卫星任务规划模型、算法及其应用

近年来, 成像卫星数量越来越多,成像任务需求呈现出多样化、复杂化和快速 增长的趋势,成像卫星任务规划问题在卫星管控中的作用越来越突出.在对成像卫星任务规划基础理论进行 阐述的基础上,总结了成像卫星任务规划的基本模型和主要求解算法. 建立了考虑任务合成的成像卫星调度模型, 提出了求解该模型的快速模拟退火算法.成像卫星调度模型、求解 方法和任务规划技术,已运用到成像卫星的日常管控中, 取得了很好的效果.     

基于DTC的UCAV任务规划方法研究

无人作战飞机(Uninhabited Combat Aerial Vehicle,UCAV)任务规划是指在执行任务之前制定UCAV行动的步骤,是实现UCAV智能化和自主化的必要的条件.以任务分析和环境建模仿真框架(Task Analysis Environment Modeling and Simulation,TAEMS)作为任务结构的描述模型,实现UCAV的任务模型描述并给出了UCAV任务规划问题描述.提出基于DTC(Design to Criteria)的UCAV任务规划算法,并在任务规划过程中集成路径规划,DTC算法是一种启发式算法,任务规划的结果是完成UCAV任务所需要执行的动作序列.仿真实例证明了任务规划算法的可行性.     

对地观测卫星任务规划问题研究述评

卫星任务规划是卫星系统核心模块,其性能直接影响到卫星系统的工作效益。针对卫星任务规划的几个关键问题对现有的一些研究方法进行总结分析,并对未来研究进行展望。首先分析了多用户任务需求,梳理了任务需求的辅助分析过程,然后总结归类现有的区域目标分解和任务聚类的方法,在此基础上分别对单星和多星任务规划模型及求解算法进行述评,最后阐述了卫星任务规划调度需要进一步研究的问题。     

基于混合动态贝叶斯网络的无人机路径重规划

针对无人机航迹规划的实时重规划能力,研究了局部路径构图的基本原则并提出了一种突发威胁体下无人机局部路径重规划的算法。首先根据不同威胁体的分布情况构造无人机的可飞航路集,用“改进型Voronoi图”表示出来,采用Dijkstra算法求解初始粗略最短路径。在无人机飞行过程中,通过基于混合动态贝叶斯网络的切换线性动态系统模型感知环境,应用Viterbi应用解码算法确定突发威胁体的实时位置及威胁等级,后依据局部路径重规划原则进行寻优,最后应用三次平滑及序列二次规划方法获得实际可飞路径。用Matlab仿真验证,证明了算法有效性。     

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.     

基于细菌觅食算法的多异构无人机任务规划

针对多无人机任务规划问题, 以细菌觅食算法为基础, 融合遗传算法的交叉变异操作, 进行任务分配。为了提高算法的收敛能力, 动态自适应调节算法的游动步长、繁殖次数和迁徙概率。基于Lyapunov导航向量场和避障向量场构建融合向量场, 模拟真实静态和动态障碍物环境, 在任务分配阶段完成航迹规划; 基于合同网拍卖算法, 进行无人机坠毁后的任务重分配。仿真结果显示, 改进算法满足任务规划需求, 在考虑静态和动态障碍物的环境下, 能够高效的完成多异构无人机的任务分配以及重分配且总代价最小。     

电子政务的层次角色网络模型研究

针对电子政务中平行部门的业务集成问题,首先对现有角色网络模型做进一步的整理、抽象和完善,并在此基础上进行扩展,提出了层次角色网络模型(HRNM).然后将HRNM作为平行组织业务集成的管理和控制模型,提出了应用集成的体系结构及业务集成的策略.最后给出了一个基于HRNM的行政审批业务集成的实例.     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题,依据无人机的实时数据,构建了基于路径的多层规划模型,并设计了模型的算法求解流程.使用遗传算法与禁忌搜索混合算法,得出了任务规划中的最优路径规划,并在此基础上进行了冲突的消除.通过仿真案例表明,用无人机协同配合导弹部队作战,实时传输作战数据,能够解决战场信息模糊不确定的问题;使用多层规...     

不完全覆盖的多层次系统可靠性分析

多层次系统（HS）的层次特征有助于故障覆盖．模块化不完全覆盖模型（MIPCM）阐明了HS的部件或模块跨层次的依赖性，依赖性大大增加了分析方法的复杂度．基于MIPCM，提出向上的模块化不完全覆盖模型（UMIPCM），更加清楚地阐明了层次与依赖性的对应关系．利用UMIPCM，借鉴SEA算法的思想，提出针对HS和MIPCM的自上而下的分离算法，这是一种高效的和集成的算法．最后通过案例说明了该分离算法的应用价值．     

模糊粗糙神经网络的结构与参数优化

基于模糊粗糙隶属函数,建立了一种五层结构的模糊粗糙神经网络（fuzzy rough neural network, FRNN）,对神经元之间的连接,引入一个开关函数,从而把结构优化和参数学习问题转化为单纯的函数优化问题。提出一种混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm, HIOA）用于FRNN的结构和参数优化,适应度函数同时考虑模型的精确性和网络的节俭性。典型的实验结果表明,FRNN适用非线性系统建模,相对于普通神经网络及其优化方法能获得更高的精度和泛化能力。     

多Agent系统任务分配方法综述

任务分配问题是多Agent系统（multi Agent system, MAS）中的重要研究内容之一,即解决如何将合适的任务分配给合适的Agent以实现整体执行效果最优。在分析MAS四种典型控制架构的基础上,比较了集中式与分布式控制架构下任务分配问题的特点,并对目前MAS中的多种集中式和分布式分配方法分别进行综述。最后,从理论和应用研究两方面总结和分析了MAS任务分配问题的未来发展方向。