多航天器自主任务规划时间约束分布式处理方法与流程

本发明涉及多航天器自主任务规划时间约束分布式处理方法，属于航天器自主任务规划领域。

背景技术：

随着航天任务的复杂化，航天器的功能越来越多，若将所有功能全部集成到单一的航天器上，则不可避免地给航天任务的完成带来一定的风险，因此关于多航天器编队飞行完成复杂空间任务的研究受到广泛关注。然而，航天器数量的增多、任务的繁重和实时性要求不断的提高等使得传统地面站控制方法无法满足需求，因此多航天器协同任务规划调度研究重要性逐渐增大。

多航天器任务规划问题复杂庞大，不仅需要考虑个体知识及能力，还需要考虑与其他智能体的关系等，而问题的复杂程度常常超出人类的认知能力，使得规划过程集中由单个智能体解决问题的方法无法达到效率等方面的要求。因此，采用多智能体自主任务规划技术，通过智能体间的通讯、合作、调度和管理，保证单个智能体的基本能力、特性和隐私等，提高求解效率。

规划问题中一般将时间推理问题看作简单时态问题(stp)，通过采用一致性算法判断stp的一致性并得到变量的可行值域。目前大部分解决stp问题的算法都是将问题看作集中式的单一的整体，如fw算法、ppc算法、ac-3算法等，从而导致计算效率较低，且无法保护个体隐私，因此需要研究分布式算法，将模型建立为多智能体简单时态问题，保证个体隐私状况下协调智能体间的信息交流，同时提高计算效率。针对多智能体简单时态问题，hunsberger定义了时间解耦问题，并提出了一系列解耦算法研究多智能体系统中时间约束推理；jamesc.boerkoeljr.以多智能体时间约束网表示时间约束问题，并提出了基于路径一致的分布式算法和时间解耦算法。以上均基于时间约束网络进行研究，计算效率有待提高。

技术实现要素：

针对多航天器任务规划中时间约束推理问题，考虑在保证各航天器私有信息的状况下，定义以活动为变量的多智能体简单时态问题，本发明目的是提供一种多航天器自主任务规划时间约束分布式处理方法，能够提高航天器时间约束推理效率，进而提高航天器自主任务规划效率，满足航天器执行相应任务的实时性要求。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：

本发明公开的多航天器自主任务规划时间约束分布式处理方法，包括如下步骤：

步骤1，建立航天器多智能体简单时间约束问题，所述多智能体简单时间约束问题由多个私有子问题和共享子问题构成，通过将活动作为变量降低变量数量，并将所述约束分为智能体内部活动约束和智能体间活动约束。

将多航天器规划问题表示多智能体简单时间约束问题，由多个私有子问题和共享子问题构成，每个航天器为一个智能体，通过将活动作为变量降低变量数量，约束为活动间的约束。

单个智能体i中的活动和约束构成私有子问题，由一个二元组表示，其中：

为第i个智能体包含的私有活动集合，n表示智能体包含的活动数，定义相对零点z，其中任一活动由开始点结束点和持续时间三个变量表示，即

为第i个智能体活动约束，包括活动内部约束和活动间约束活动内约束指活动开始点、结束点和持续时间所具有的约束；活动间约束为智能体内两个不同活动和之间的约束关系。

共享子问题由二元组pshr＝＜oshr,cshr＞表示，其中oshr定义为共享活动集合，包括所有智能体与其他智能体具有约束关系的活动；cshr定义为共享约束集合，包括连接共享活动的所有约束关系。

步骤2，当航天器数量为m个，采用分布式几何表示方法表示航天器多智能体简单时间约束问题，将每个私有子问题和共享子问题分别映射到第1、第2、...，第m+1个平面，为多智能体时间约束并行推理提供表示基础。

当航天器有m个时，在三维笛卡尔坐标系中对多智能体简单时间约束问题中私有子问题和共享子问题进行表示。坐标轴x表示活动开始时间，坐标轴y表示活动结束时间，坐标轴z表示智能体子问题编号。因此，将每个私有子问题和共享子问题分别映射到第1、第2、...，第m+1个平面，为多智能体时间约束并行推理提供表示基础。

步骤3，对步骤2中表示的所有私有子问题进行几何时间约束并行推理，检测私有子问题的一致性，并删除活动值域中无法满足约束的值。通过几何时间约束并行推理，提高多航天器时间约束推理效率。

对步骤2中表示的所有私有子问题进行几何时间约束并行推理，每个智能体的活动和约束数据分别作为各个智能体的输入。将待检测的约束存储到consi中，对每个约束采用时间约束几何推理算法检测私有子问题的一致性，并删除活动值域中无法满足约束的值。若任何一个智能体的私有子问题出现不一致情况，则判断多智能体简单时间约束问题不一致，并停止运算。若所有智能体的私有子问题一致，则将共享活动和约束信息返回给中心航天器。即通过几何时间约束并行推理，提高多航天器时间约束推理效率。

步骤4，中心航天器接收步骤3各航天器返回信息，对步骤2中表示的共享子问题进行几何时间约束推理，检测共享子问题的一致性，并删除活动值域中无法满足约束的值。

初始将共享子问题的活动和约束作为共享智能体的输入，并将待检测约束存储到consshr，中心航天器接收步骤3各航天器返回的活动和约束信息，对共享活动和约束信息进行更新。采用时间约束几何推理算法检测共享子问题一致性，同时删除活动中不满足约束的值。若共享问题出现不一致，则停止运算。若共享子问题一致，则将共享活动和约束信息返回给各航天器。

步骤5，重复步骤3和步骤4，若其中私有子问题和共享子问题出现不一致，则无法找到满足所有约束的解。若所有私有子问题和共享子问题未出现不一致情况，则直到所有智能体中的活动值域不再改变，多智能体简单时间约束问题具有一致性，即实现多航天器自主任务规划时间约束分布式处理。

步骤6，根据步骤1至步骤5实现多航天器自主任务规划时间约束分布式处理，提高航天器时间约束推理效率，进而提高航天器自主任务规划效率，满足航天器执行相应任务的实时性要求。

有益效果：

本发明公开的一种多航天器自主任务规划时间约束分布式处理方法，通过建立航天器多智能体简单时间约束问题，将活动作为变量降低变量数量，基于分布式几何表示方法对所有私有子问题进行几何时间约束并行推理，实现多航天器自主任务规划时间约束分布式处理，判断多航天器简单时间约束问题一致性并得到活动值域，提高航天器时间约束推理效率，进而提高航天器自主任务规划效率，满足航天器执行相应任务的实时性要求。

附图说明

图1是本发明的多航天器自主任务规划时间约束分布式处理方法流程图。

图2是本发明方法与改进的贝尔曼方法计算时间对比图。

图中：横坐标为约束数量，纵坐标为方法求解不同约束问题的计算时间。

具体实施方式

为了更好的说明本发明的目的和优点，下面结合附图和实例对发明内容做进一步说明。

实施例1：

如图1所示，本实施例公开的多航天器自主任务规划时间约束分布式处理方法，具体实现步骤如下：

步骤1，建立航天器多智能体简单时间约束问题，所述多智能体简单时间约束问题由多个私有子问题和共享子问题构成，通过将活动作为变量降低变量数量，并将所述约束分为智能体内部活动约束和智能体间活动约束。

将多航天器规划问题表示多智能体简单时间约束问题，由多个私有子问题和共享子问题构成，每个航天器为一个智能体，通过将活动作为变量降低变量数量，约束为活动间的约束。。

单个智能体i中的活动和约束构成私有子问题，由一个二元组表示，其中：

为第i个智能体包含的私有活动集合，n表示智能体包含的活动数，定义相对零点z，其中任一活动由开始点结束点和持续时间三个变量表示，即

为第i个智能体活动约束，包括活动内部约束和活动间约束活动内约束指活动开始点、结束点和持续时间所具有的约束；活动间约束为智能体内两个不同活动和之间的约束关系。

共享子问题由二元组pshr＝＜oshr,cshr＞表示，其中oshr定义为共享活动集合，包括所有智能体与其他智能体具有约束关系的活动；cshr定义为共享约束集合，包括连接共享活动的所有约束关系。

步骤2，当航天器数量为16个，采用分布式几何表示方法表示航天器多智能体简单时间约束问题，将每个私有子问题和共享子问题分别映射到第1、第2、...，第17个平面，为多智能体时间约束并行推理提供表示基础。

当航天器有16个时，在三维笛卡尔坐标系中对多智能体简单时间约束问题中私有子问题和共享子问题进行表示。坐标轴x表示活动开始时间，坐标轴y表示活动结束时间，坐标轴z表示智能体子问题编号。因此，将每个私有子问题和共享子问题分别映射到第1、第2、...，第17个平面，为多智能体时间约束并行推理提供表示基础。

步骤3，对步骤2中表示的所有私有子问题进行几何时间约束并行推理，检测私有子问题的一致性，并删除活动值域中无法满足约束的值。通过几何时间约束并行推理，提高多航天器时间约束推理效率。

对步骤2中表示的所有私有子问题进行几何时间约束并行推理，每个智能体的活动和约束数据分别作为各个智能体的输入。将待检测的约束存储到consi中，对每个约束采用时间约束几何推理算法检测私有子问题的一致性，并删除活动值域中无法满足约束的值。若任何一个智能体的私有子问题出现不一致情况，则判断多智能体简单时间约束问题不一致，并停止运算。若所有智能体的私有子问题一致，则将共享活动和约束信息返回给中心航天器。即通过几何时间约束并行推理，提高多航天器时间约束推理效率。

步骤4，中心航天器接收步骤3各航天器返回信息，对步骤2中表示的共享子问题进行几何时间约束推理，检测共享子问题的一致性，并删除活动值域中无法满足约束的值。

初始将共享子问题的活动和约束作为共享智能体的输入，并将待检测约束存储到consshr，中心航天器接收步骤3各航天器返回的活动和约束信息，对共享活动和约束信息进行更新。采用时间约束几何推理算法检测共享子问题一致性，同时删除活动中不满足约束的值。若共享问题出现不一致，则停止运算。若共享子问题一致，则将共享活动和约束信息返回给各航天器。

步骤5，重复步骤3和步骤4，所有私有子问题和共享子问题未出现不一致情况，则直到所有智能体中的活动值域不再改变，多智能体简单时间约束问题具有一致性，即实现多航天器自主任务规划时间约束分布式处理。

步骤6，根据步骤1至步骤5实现多航天器自主任务规划时间约束分布式处理，本发明方法计算时间约为2300ms，与改进的贝尔曼算法相比，计算效率提高约40％，提高了航天器时间约束推理效率，进而提高航天器自主任务规划效率，满足航天器执行相应任务的实时性要求。

以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。