地震灾区中继无人机群组角色指派研究

地震发生后往往会导致通信中断,快速建立和恢复稳定可靠的通信网络是灾区救援的重要任务.无人机可以跨越地理限制作为通信中继快速组网,因此基于群组角色指派对非饱和式救援时期的无人机灾区中继任务分配进行研究.首先利用最小生成树构建通信网络,群组角色指派进行任务最优化分配.由于受机械与电气特性限制,无人机飞行时存在水平与垂直误差,因此直线航距不能作为模型评价的主要依据.对此,设计高效的贪心回溯算法,以尽可能减少误差纠正次数为目标,求解无人机飞行轨迹,并依此建立代价矩阵.实验结果表明,在群组角色指派建模体系下,航迹规划算法与分配算法快速可靠,能高效并精确地部署通信网络,对无人机执行灾区中继救援任务形成重要支撑.

先序约束下的群组角色指派及其优化

在协同工作中如团队分工明确具体,协作将轻松易行,然而复杂的数据耦合、时空冲突等约束关系往往制约了任务的分工和指派.先序约束是最重要而又难于处理的约束之一,其体现了任务分发的先决条件关联.为此本文于指派模型中引入角色,使用角色对任务分工进行抽象与建模,并对先序约束下的指派作表达与计算.相关问题的穷举处理时间复杂度为Σ2P级,为优化加速,论文提出了能快速收敛的多对多线性指派规划算法,并用IMB ILOG CPLEX软件包进行了模拟仿真.经比较,相关方法的优化率可达80%~100%,均值为94%,能满足有限时间内对问题处理规模与团队性能保持的要求,为团队协作与生产管理提供了有效支撑.

基于KD45闭包的群组角色指派研究

通过KD45逻辑,完善了协作和冲突关系集,改进了群组角色指派模型;提出一种用以完善约束关系集的KD45逻辑闭包算法,解决了在信息不透明情况下获取协作与冲突约束的人机协同任务分配问题;并采用IBM ILOG CPLEX优化包(ILOG)进行了上万次不同规模下的仿真实验。实验结果表明,本文方法产生的群组角色指派约束关系集完善,提出的群组角色指派方法可行、有效,能高效解决协作和冲突约束下的人机协同任务分配优化问题。

复杂时空网络冲突消解群组角色指派研究

为了解决因孤立时空约束而导致的多项任务指派的协同失效和全局优化性能急剧下降问题,使用角色协同理论(role-based collaboration)及其通用模型E-CARGO的子模型群组角色指派(group role assignment),以机场登机口调度为例,对问题进行指派时空约束形式化建模;分析不同代理承担不同角色、不同代理承担同个角色的协作情况,从而建立量化评估矩阵与协作矩阵;继而对时空约束进行解耦与消解,采用整数规划在追求协作空间利用率最大化的同时,考虑平衡旅客偏好,对问题进行多目标求解。大规模仿真实验论证了模型与方法的一般性、有效性和可靠性。此外,与传统GRA模型相比,主体利益指标提升6.21%,客体偏好指标提升9.72%,实现秒级求解,满足了复杂时空网络下的任务分配快速指派响应要求。

E-CARGO模型在CSP问题中的描述

基于角色的协同RBC(Role-Based Collaboration)是一套研究角色及它们之间复杂关系的方法、理论和技术。在RBC中,群组角色分配GRA(Group Role Assignment)既是一个关键问题,也是一个难题。已有许多研究探讨了基于Q(Qualification)矩阵来处理GRA问题,但仅利用Q矩阵难以描述问题中的复杂约束关系。因此,将约束集(Constraint)引进E-CARGO模型,提出了带约束的EC-CARGO模型,研究了RBC、GRA、SAT(SATisfaction)和CSP(Constraint Satisfaction Problem)之间的联系,建立了RBC-GRA-SAT-CSP问题求解转换关系;提出应用EC-CARGO模型求解经典CSP约束满足问题的方法,进而描述了应用GRA求解CSP约束满足问题的通用框架。最后以N皇后问题为例,验证了通过GRA的约束指派求解CSP问题的有效性。