申请/专利权人：北京大学

申请日：2024-03-21

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN117931457B

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公布了一种基于形式化方法的集群协同任务最短时间决策方法及系统，包括：偏序分析模块、任务分配模块、在线适应模块；针对无人集群即多智能体系统的协同任务，通过加入时序分析的方法，将协同任务分解为多个子任务；基于分支定界法设计任务分配算法，将多个子任务分配给各个智能体，生成每个智能体的运动和动作序列，使得所有的偏序关系均满足且所有任务的完成时间最小；再通过针对环境不确定性的自适应机制，基于在线同步及分布式沟通同步协议，设计计划自适应调整算法，得到无人集群协同任务自适应后的任务分配方案。本发明可大幅度提高异构多智能体集群协同任务的计算效率。

主权项：1.一种基于形式化方法的集群协同任务最短时间决策方法，其特征是，针对无人集群即多智能体系统的协同任务，通过加入时序分析的方法，将协同任务分解为多个子任务；基于分支定界法设计任务分配算法，将多个子任务分配给各个智能体，生成每个智能体的运动和动作序列，使得所有的偏序关系均满足且所有任务的完成时间最小；再通过针对环境不确定性的自适应机制，基于在线同步及分布式沟通同步协议，设计计划自适应调整算法，得到无人集群协同任务自适应后的任务分配方案；包括如下步骤：1）将原始协同任务分解为多个子任务即子任务序列；包括：11）将原始协同任务表示为非确定性自动机，自动机中的边为任务；再对自动机进行减枝处理；只保留不可分解的边，即无法拆分的最小任务单元；12）设计任意时间的偏序分析算法，在时间预算内生成至少一个有效的偏序集，同时在时间允许的情况下增加多个偏序集；再进行子任务分解，使得其相关的偏序集含有最少的偏序关系；偏序集为所有从其分解的子任务中生成的能够满足偏序关系的有限词的集合，表示为：，其中，表示由子任务集构成的有限词，，其中，子任务，是子任务的开始时间；取值为1至；为子任务的子任务数量；13）将分解得到的子任务表示为二元数组： 其中，为原始协同任务；是子任务的序号，且子任务满足两个条件：；，其中；2）设计基于分支定界法的任意时间的任务分配算法，将多个子任务分配给各个智能体，使得所有的偏序关系皆满足，且所有任务的完成时间最小；所述分支定界法中的四个元素包括：节点拓展、分支方法、节点的上界、节点的下界；其中：进行节点扩展且使得在分配的过程中任务满足偏序关系；具体是将节点表示为：，其中是该节点分配给智能体的任务系列；i对于当前节点的任务分配，若∈≤φ，则分配完任务之后对进行分配；ii对于的下一个扩展节点的任务分配，要求所分配任务的父任务在中均已分配完成；分支方法包括：采用A*算法，以预估的所有任务完成时间为标准进行排序扩展子节点；定义并行水平作为子节点选取的指标，表示为： ，其中，是智能体完成节点分配给它的任务序列所需要的时间，取所有智能体完成时间的最大值即完成节点任务所需的时间，通过给定的每个任务的持续时间和所需智能体数量计算了节点分配的所有子任务的执行总时间，用所有子任务的执行总时间除以完成任务的时间得到并行水平；选择值最高的子节点进行扩展；节点的上界：由节点生成的所有解的上界表示为：，其中表示所有子任务的分配，其结构与相同；是完成所有子任务需要的时间，为每个子任务的开始时间；节点的下界：若当前节点的下界值超过最优解，则将该节点从搜索中删去，不再进行节点拓展；基于分支定界法的任意时间的任务分配算法的过程包括：21）输入：偏序集合，搜索时间预算；22）初始化当前最优解和最优值，搜索的节点序列；23）当没有超过时间预算时：231）从节点序列中根据分支方法选取节点；232）计算节点的下界；若下界小于最优解，计算节点的上界，更新最优解和最优值；对节点进行节点拓展，将子节点加入到序列中；24）返回最优解,最优值；即输出：当前最优的任务序列，执行时长；根据上述步骤，即可得到无人集群协同任务自适应后的分配方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京大学 基于形式化方法的集群协同任务最短时间决策方法及系统

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