扩展层级任务网络规划的变粒度作战任务分解策略

针对一体化辅助决策平台的需要,面向未来战场复杂作战任务,模拟领域专家寻求解决方案的思考方式,提出基于扩展层级任务网络(HTN)规划的任务分解策略,引入领域知识,并提供对分解过程中变粒度的支持。这种新方法易于形式化以被计算机理解和执行,同时由于对变粒度的支持而更为实用。应用实例说明了该方法的可行性和实际效果。

基于层级任务网络的卫星自主规划模型与算法

针对面向任务的卫星操作计划自动生成(即卫星的自主规划)问题,采用层级任务网络规划的任务分解思想,在分析卫星系统结构的基础上,建立了光学成像侦察卫星的规划模型,定义了2种常规任务的任务分解方法。根据模型的特点,开发了一个基于任务分解方法的导引式求解算法。通过一个实例进行了验证,结果表明模型和算法能有效解决卫星的自主规划问题。

基于扩展层级任务网络的联合作战电子对抗任务分解方法

针对联合作战电子对抗任务分解问题,提出了基于扩展层级任务网络(Hierarchical Task Network,HTN)的任务分解方法。在扩展HTN框架下,首先构建了规范化的电子对抗任务描述模型,建立了电子对抗任务列表;其次引入电子对抗作战能力构建了任务分解模型,设计了任务分解算法,并采用启发式前向搜索算法求解任务分解模型;最后通过具体的联合作战电子对抗任务分解问题验证了分解方法的有效性。

基于扩展HTN规划的作战任务分析方法

任务分析是一个认识和了解任务本质的过程,作为作战计划拟制过程中的一个核心环节,作战任务分析的结论是否准确决定着作战计划的好与坏,并影响战争的结局。为了解决目前任务分析没有统一的标准及合适方法的问题,分析了层级任务网络(HTN)在任务分析中的不足之处,给出了OOR框架进行任务细化的方法和步骤,将其作为领域知识引入HTN规划,为任务分析提供了一个有效的方法,并设计了图元素用于表示任务树中任务之间的层级关系以及时序逻辑关系。最后以空间信息支援作战为例,验证了方法的可行性和有效性。

多用户对地观测需求统筹处理模型研究

用户对地观测需求包括区域调查、区域目标监视、海上动目标观测等复杂任务类型。采用基于层级任务网络(HTN)技术建立多用户对地观测需求预处理模型,分析各用户对观测目标区域、观测时限、传感器空间分辨率及光谱要求,将复合任务分解成元任务。将面向需求的局部规划与面向任务的全局规划相结合,便于发挥人机交互决策优势,同时提高用户需求的满足度与对地观测系统的效能。