【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及任务调度，尤其涉及一种空地协同攻击智能任务规划调度方法。
技术介绍
1、目前任务调度在战术级的平台上仅是在无人机地面站上有所研究，主要用于对多无人机的任务进行调度和管理。针对末端战场上的空地协同攻击方面的任务调度研究甚少，特别是针对近距空中支援任务，此时外界环境往往态势紧急、环境恶劣，地面人员还需要隐蔽、灵活高机动，故所携带的装备性能受限，无法进行机器辅助规划和决策。行动时地面人员通常只能在纸质/电子地图上完成任务规划，再通过语音/数据通信将任务规划信息提交至指控机构，一个任务规划需要多次双向沟通，花费时间，且容易暴露，进而造成生命危险。在这种危机情况下，一个地面人员可能面临多个任务，不利于多个节点的处理，同时在对全局资源调度和规划方面，一般不是全局最优，可能错失打击机会或者打击效果不佳。
技术实现思路
1、本专利技术所解决的技术问题在于提供一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，以解决上述
技术介绍
中的问题。
2、本专利技术所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：
3、一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，具体步骤如下：
4、（1）建立任务清单
5、根据任务的目标和特点，基于当前末端战场一定范围的资源，对态势进行信息收集、处理后，在任务管理器中输入任务信息，形成任务清单；任务清单包括任务目的、申请人信息、任务类型、目标信息和限制条件等；
6、（2）任务清单状态
7、任务清单的生命周期包括计划、在用、
8、（3）设置优先级
9、在任务管理器中根据类型将任务分为预先规划式、订单式和召唤式，任务优先等级由低到高分为一般、重要、紧急三种，其中，预先规划式的优先级可设置为一般、重要、紧急三种，订单式的优先级可设置为一般、重要两种，召唤式的优先级可设置为重要、紧急两种；优先级为紧急的任务不仅优先级最高，且具备抢占运行权的能力；
10、（4）调度系统
11、任务管理器中设置有调度系统，调度系统分为两层，第一层为系统任务调度层，主要以任务为基本节点，通过调度算法对系统中任务进行统一管理，先预估各个任务的执行时长，在按照优先级的高低进行排序，最后汇总调度系统中任务的执行流程及时长统计，以甘特图等图形的方式展示；调度系统对任务进行分层调度，优先倾向于优先级高、执行时间短的任务，最后运行优先级低的任务，运行方式是通过调度算法建立多个等级的队列，优先级高的队列中任务总是得到及时调度，但一般会约束整个任务的执行时间，对于优先级低的队列中的任务需要按照排序来执行，但对整个任务的执行时间约束较小；
12、第二层为系统自适应层，系统自适应层构建有智能体，以对任务进行管理，智能体中设置有推理模块、决策模块、效果评估模块及执行模块，且推理模块与决策模块共用同一的知识库与智能库，智能体对每个任务调度实时数据进行采集，而后分析其所属领域，再根据知识库的规则对相同或相近领域的任务进行聚类，智能体可通过学习其他任务的调度经验优化自身，最后设计一种奖励函数，通过强化学习等方法以提高调度系统的自适应能力；推理模块还包括价值网络、资源及约束；
13、知识库是规则的集合，构建方式是：获取过往案例，对案例事实及数据进行描述，抽象出对案例事实影响最大的特征，进行知识表示，并挖掘其中的规则和策略方法，构建规则的集合，形成知识库；
14、价值网络用于消除调度系统中人工智能技术带来的伦理风险，建立调度系统的核心价值观，在调度系统设计时，采用自上而下的预设伦理理论和规范，指导调度系统辅助人类决策；
15、智能库包括图像识别、自然语言处理、博弈对抗方面的智能算法，以供调度系统使用；
16、推理模块通过知识库、价值网络以及智能库，基于当前态势、资源以及约束生成多个任务规划方案，其中，态势包括对战场要素的性质、属性、状态、行为、意图等客观特征的辨识以及预测；约束包括时间、空间、资源的约束；
17、决策模块用于任务推演，包括基于规则和基于博弈：
18、基于规则为传统模式的任务推演，是基于规则和分层状态机的决策为主，以事件为驱动机制进行仿真推演，推演主要按轮次进行，一轮包括部署、机动、进攻、恢复四个阶段，每轮推演结束后，根据轮次判断是否推演结束；
19、基于博弈为新模式的任务推演，是基于智能体，结合博弈对抗环境的领域知识，对领域知识进行程序化处理训练，从而训练出高水平的智能体；
20、推理模块生成的多个任务规划方案输入至决策模块中，经基于规则和基于博弈进行仿真模拟推演，以修订完善任务规划方案，并检查是否需要优化任务规划方案，如不需要，则生成多个任务和详细执行方案构成推演方案，由效果评估模块进行方案打分，按得分高低将推演方案进行排序；
21、效果评估模块对多个推演方案进行打分评价，以任务的目的为核心，在考核任务目的在是否达成的前提下，综合计算各个推演方案的评分，根据评分的高低进行排序，最终形成方案列表；
22、执行模块用于执行选定后的推演方案，调度系统监控推演方案执行过程，并提出适应性调整建议，待执行完成后，任务清单处于已完成的状态；
23、（五）联动更新
24、任务管理器中设置有态势信息收集模块，用于接收外部大数据处理中心或其他机构的态势更新信息，当态势信息收集模块接收到外部大数据处理中心或其他机构的态势更新信息时，自动提示操作人员及时更新任务信息，一旦触发更新操作，任务进入在用状态，由操作人员确认任务信息后，任务进入进行中状态，当任务进入进行中状态后，调度系统调用智能体进行任务规划直至得到推荐的方案列表。
25、有益效果：本专利技术根据任务的目标和特点，基于当前末端战场一定范围的资源，对态势进行信息收集和处理，在形成任务清单后由调度系统利用作战规则或自我博弈推演生成任务推演方案，辅助作战指挥人员执行任务；通过将传统规划过程进行数字化和智能化，大大缩短规划和决策时间，有效降低对操作人员的能力要求，从而提高整体作战效能。
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1.一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（1）中，任务清单包括任务目的、申请人信息、任务类型、目标信息和限制条件。
3.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（2）中，任务清单生命周期中计划、在用、进行中状态均能进入停用状态，而停用状态激活，只能进入计划状态。
4.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（3）中，优先级为紧急的任务不仅优先级最高，且具备抢占运行权的能力。
5.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（3）中，预先规划式的优先级设置为一般、重要、紧急三种，订单式的优先级可设置为一般、重要两种，召唤式的优先级可设置为重要、紧急两种。
6.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（4）中，知识库是规则的集合，其构建方式是：获取过往案例，并对案例事实及数据进行描述，抽象
7.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（4）中，价值网络用于消除调度系统中人工智能技术带来的伦理风险，建立调度系统的核心价值观。
8.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（4）中，智能库包括图像识别、自然语言处理、博弈对抗的智能算法。
9.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（4）中，态势包括对战场要素的性质、属性、状态、行为及意图的客观特征辨识以及预测；约束包括时间、空间、资源的约束。
10.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（4）中，基于规则为传统模式的任务推演，是基于规则和分层状态机的决策为主，以事件为驱动机制进行仿真推演，推演主要按轮次进行，一轮包括部署、机动、进攻、恢复四个阶段，每轮推演结束后，根据轮次判断是否推演结束；
...【技术特征摘要】
1.一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（1）中，任务清单包括任务目的、申请人信息、任务类型、目标信息和限制条件。
3.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（2）中，任务清单生命周期中计划、在用、进行中状态均能进入停用状态，而停用状态激活，只能进入计划状态。
4.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（3）中，优先级为紧急的任务不仅优先级最高，且具备抢占运行权的能力。
5.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（3）中，预先规划式的优先级设置为一般、重要、紧急三种，订单式的优先级可设置为一般、重要两种，召唤式的优先级可设置为重要、紧急两种。
6.根据权利要求1所述的一种空地协同攻击智能任务规划调度方法，其特征在于，步骤（4）中，知识库是规则的集合，其构建方式是：获取过往案例，并对案例...
【专利技术属性】
技术研发人员：张弘，倪琳轩，曹雄伟，谢训鹏，刘纯，刘宏强，张素忠，张体亮，陈寿辉，齐洪豪，孙文心，
申请(专利权)人：江西洪都航空工业集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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