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基于深度强化学习算法的空间站任务重规划方法 被引量：6
1
作者 史兼郡 张进 +3 位作者 罗亚中 郭帅 李智远 李大鹏 《载人航天》 CSCD 北大核心 2020年第4期469-476,共8页
针对空间站短期任务重规划问题规划周期短、实时性约束多、约束传播复杂的特点,结合深度强化学习在智能学习和决策上的优势,提出了适用于深度强化学习的空间站任务状态空间编码方式,实现了基于深度确定性策略梯度算法的空间站任务重规... 针对空间站短期任务重规划问题规划周期短、实时性约束多、约束传播复杂的特点,结合深度强化学习在智能学习和决策上的优势,提出了适用于深度强化学习的空间站任务状态空间编码方式,实现了基于深度确定性策略梯度算法的空间站任务重规划方法。该方法可以通过学习,自主化解约束冲突,摆脱人为预先设定约束冲突化解策略的限制。仿真分析表明:该方法可以通过算法本身不断地学习进化,找到空间站任务重规划问题的近似最优解,相比于传统解决方法,具有很强的智能性和适应性,为解决空间站任务规划问题提供了新思路。 展开更多
关键词 空间站 任务重规划 深度强化学习 约束满足
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基于混合算法的多机器人协作任务均衡规划研究
2
作者 王喜敏 袁杰 《新疆大学学报（自然科学版）（中英文）》 CAS 2023年第2期210-221,共12页
针对机器人完成任务不均衡问题展开分析,提出了基于混合算法的规划算法,包括适应度值分类的K-means聚类实现任务分配、黏菌算法提高整体搜索效率、头脑风暴算法机器人内进行局部更新操作和机器人间进行全局更新操作完成重规划操作、交... 针对机器人完成任务不均衡问题展开分析,提出了基于混合算法的规划算法,包括适应度值分类的K-means聚类实现任务分配、黏菌算法提高整体搜索效率、头脑风暴算法机器人内进行局部更新操作和机器人间进行全局更新操作完成重规划操作、交叉操作和大规模邻域搜索操作用以更新个体.实验结果表明:基于混合算法的任务均衡规划方法能够均衡规划多机器人任务,优化任务规划结果,提升任务的完成效率. 展开更多
关键词 任务均衡 任务重规划 K-MEANS 黏菌算法 头脑风暴算法 大规模邻域搜索
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弹道学在运载火箭总体设计中的实践与展望
3
作者 余梦伦 刘银 张志国 《宇航总体技术》 2023年第2期13-22,共10页
简要介绍了运载火箭弹道学的主要研究内容,从弹道设计的基本方法出发,着重分析了弹道设计对于运载火箭总体设计的重要影响。在回顾我国运载火箭弹道学发展历史的同时,对我国运载火箭弹道学的特点进行了系统总结。最后结合后续我国运载... 简要介绍了运载火箭弹道学的主要研究内容,从弹道设计的基本方法出发,着重分析了弹道设计对于运载火箭总体设计的重要影响。在回顾我国运载火箭弹道学发展历史的同时,对我国运载火箭弹道学的特点进行了系统总结。最后结合后续我国运载火箭发展的技术需求,对弹道学的未来发展进行展望,提出了若干重点研究方向。 展开更多
关键词 运载火箭 弹道设计 任务重规划 多专业耦合
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不确定海洋环境下AUV分层任务规划与重规划研究 被引量：3
4
作者 张汝波 童海波 +1 位作者 史长亭 刘海涛 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期148-156,共9页
自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)是海洋开发与探索的有效工具.为提高AUV在复杂海洋环境、任务多变以及通信受限等不确定条件下的自适应性和任务执行的可靠性,首先,研究并设计了基于分层思想的AUV任务规划与重规划体... 自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)是海洋开发与探索的有效工具.为提高AUV在复杂海洋环境、任务多变以及通信受限等不确定条件下的自适应性和任务执行的可靠性,首先,研究并设计了基于分层思想的AUV任务规划与重规划体系结构;其次,针对不同的层次分别提出了基于与或分解树的使命规划、基于有限状态机的任务规划;然后,阐述了分层重规划的意义并设计了分层重规划监督决策的具体算法;最后,仿真实验表明了所设计的分层体系结构及分层任务规划与重规划监督决策算法,能显著提高AUV不确定条件下的自适应性和自主完成任务可靠性. 展开更多
关键词 水下机器人 体系结构 分层任务规划 任务重规划 监督决策
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基于不确定事件威胁度评估的UUV任务重规划
5
作者 曹翔 孙长银 《智能科学与技术学报》 2022年第4期491-502,共12页
无人水下航行器(UUV)的任务规划直接关系到水下作业的效率。由于水下环境复杂,不确定事件频发,有时UUV按照最初的规划很难完成任务。针对UUV任务规划问题,提出基于不确定事件威胁度评估的UUV任务重规划策略。首先,UUV根据任务点的分布... 无人水下航行器(UUV)的任务规划直接关系到水下作业的效率。由于水下环境复杂,不确定事件频发,有时UUV按照最初的规划很难完成任务。针对UUV任务规划问题,提出基于不确定事件威胁度评估的UUV任务重规划策略。首先,UUV根据任务点的分布进行初始任务规划,采用自组织网络算法为UUV规划访问多任务点的时间顺序及访问任务点的最短路径。其次,判断UUV执行任务过程中出现的不确定事件类型,并转换为贝叶斯网络的形式。最后,利用贝叶斯网络对不确定事件的威胁度进行评估。如果威胁度大于阈值,则UUV进行任务重规划;否则,UUV按照初始规划继续执行任务。在多种不确定事件场景中进行任务规划仿真,结果显示所提的算法能够保证UUV作业的安全,且提高了任务的完成率。 展开更多
关键词 不确定事件 威胁度评估 UUV 任务重规划 贝叶斯网络
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复杂环境下无人机任务重规划框架研究
6
作者 张昕 鲍健 《电子质量》 2019年第4期44-46,共3页
针对复杂作战任务、动态多变的作战环境以及战场状态的突发性等实际情况,过去依赖人工操作的无人机将越来越不能满足作战的需求,如何提高无人机飞行自主智能决策、任务重规划,是当前亟需解决的问题。该文基于此提出复杂环境下无人机任... 针对复杂作战任务、动态多变的作战环境以及战场状态的突发性等实际情况,过去依赖人工操作的无人机将越来越不能满足作战的需求,如何提高无人机飞行自主智能决策、任务重规划,是当前亟需解决的问题。该文基于此提出复杂环境下无人机任务重规划系统架构,为我军综合作战能力提升提供相应参考。 展开更多
关键词 无人机 任务重规划 复杂环境
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不确定海洋环境下AUV分层任务规划与重规划方法研究
7
作者 陈涛 《通讯世界（下半月）》 2016年第6期258-258,共1页
AUV(Autonomous Underwater Vehical),即自主水下机器人,其在海洋开发和探索中得到广泛应用。为了能够有效提高AUV在不确定性、复杂且任务多变的海洋条件下进行任务执行和探索时的稳定性,需要对于其分层任务规划和重规划方法进行充分的... AUV(Autonomous Underwater Vehical),即自主水下机器人,其在海洋开发和探索中得到广泛应用。为了能够有效提高AUV在不确定性、复杂且任务多变的海洋条件下进行任务执行和探索时的稳定性,需要对于其分层任务规划和重规划方法进行充分的研究,以期能够有效提高AUV在不确定海洋环境下自主完成任务以及适应程度的可靠性。 展开更多
关键词 不确定海洋环境 自主水下机器人 分层任务规划 任务重规划
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复杂环境下无人机任务重规划框架
8
作者 赵强 胡子龙 赵雷超 《中国战略新兴产业（理论版）》 2019年第10期0134-0134,共1页
当今世界发展正在不断加快,各个领域的研究也都你追我赶,其中在作战领域的研究变得更为重要了,引入先进 的科学技术提升传统的作战方式,已经成为了作战领域研究的主要方向。传统的作战中,在复杂环境中可以通过依靠人工操 作的无人机进... 当今世界发展正在不断加快,各个领域的研究也都你追我赶,其中在作战领域的研究变得更为重要了,引入先进 的科学技术提升传统的作战方式,已经成为了作战领域研究的主要方向。传统的作战中,在复杂环境中可以通过依靠人工操 作的无人机进行战斗,但是随着作战环境不断复杂,过去的人工操作无人机已经无法满足当前的作战要求,研究新型无人机, 使无人机能够在当前的复杂环境中有效战斗,完成多重任务规划,已经成为了急需解决的问题。本文主要内容就是对复杂环 境下无人机任务重规划进行了简要分析,希望能够为该领域的研究做出提供一定的参考。 展开更多
关键词 无人机 任务重规划 复杂环境 战争领域
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