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申请/专利权人：北京大学

摘要：本发明公布了一种基于形式化方法的无人集群动态分配决策方法及系统，包括偏序融合模块，任务推理模块，任务分配和在线同步模块；设计偏序集乘积算法，通过增量式的计算在线提出的动态线性时序逻辑LTL任务公式的偏序集和现有的偏序集的乘积，获取能完整满足所有线性时序逻辑任务的偏序集；结合智能体的复杂动作模型和无人集群子任务计算出完整的动作轨迹链；基于智能体功能和时序约束，对动作链中的动作进行分配，并设计基于模拟退火的局部搜索算法对动态任务进行在线更新。本发明适用于大规模复杂动作模型的集群动态任务的高效任务规划，包括多导弹协同打击、多机器人协同运输、多无人机协同侦察等场景。

主权项：1.一种基于形式化方法的无人集群动态分配决策方法，其特征在于，包括：1将表征无人集群线性时序逻辑任务的公式转化为拟偏序集；拟偏序集中包括线性时序逻辑任务的子任务序列的时序关系；2设计偏序集乘积算法，不需要计算长公式，而通过增量式计算在线提出的无人集群动态线性时序逻辑任务的拟偏序集和原拟偏序集的乘积，获取到完整满足所有无人集群动态线性时序逻辑任务的拟偏序集；所述偏序集乘积算法用于在给定的时间预算内生成至少一个有效的偏序集乘积，且生成满足条件的最多的偏序集乘积；包括：21进行子任务融合，生成所有可能的能够同时满足两个拟偏序集的子任务集合Ω1和Ω2的子任务集合Ω；22偏序继承：计算出新的子任务集合Ω中各个子任务之间的偏序关系，并构建偏序集作为偏序乘积集合中的元素；3对得到的拟偏序集中每个子任务的动作-路径链进行计算，得到智能体提供的满足子任务的完整的动作轨迹链；包括：输入子任务和智能体；子任务ωi＝i,σi，其中i是子任务的序号，σi是子任务需要的动作集合，表示为原子命题的集合；31初始化搜索序列其中是智能体的当前状态，π是对应的动作序列，σ是原子命题序列；并初始化动作链集合动作-路径链集32当搜索序列不为空时，开始如下搜索：321从搜索序列中选取一个单元s,π,σ＝q.pop；其中，s表示智能体模型中的一个状态，π表示对应的动作序列，σ表示原子命题序列；从当前状态开始，搜索所有可行的动作；记录先后执行的动作链π′＝[π,a]，以及执行动作的结果σ′＝σ∪λna，λna是智能体执行动作a的对应结果；若当前所执行的结果满足任务的需求σ′|＝σi以及状态需求则将π′加入到动作链集合，否则将加回搜索序列中；33计算动作链集合中的每一个动作链所对应的动作-路径链；4设计基于模拟退火的局部搜索算法更新任务序列，包括：设计基于计算时间和收敛速率的变衰减系数和截止条件；基于动作链的结构特征进行邻域计算；以任务整体执行方案的综合成本最小为搜索目标进行搜索；得到最优任务序列；5设计在线同步执行子任务的机制，进行在线适应；通过上述步骤，实现基于形式化方法的无人集群任务的动态分配决策，使得协作智能体等待主智能体且使得任务执行效率最高。

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百度查询： 北京大学 基于形式化方法的无人集群动态分配决策方法及系统