在线无人协同系统的任务调度最优化中若干关键问题研究

China has become the largest consumer country of the industrial robots and the most important manufacturing country of unmanned aerial vehicles in the world. When facing the mature of the traditional single-machine-robot industry and the fast industry-upgrading of unmanned cooperative systems, how to schedule unmanned cooperative systems to work efficiently is a difficult problem to be solved. Focusing on the online-feature and complex-scale challenges of this problem in real applications, our teams study practical application modeling, the constraint-conflict solver of complex-scale problems, and ensemble-style evolutionary algorithms. Analysing the dynamic characteristics of the practical application, we use practical-application-based forecast mechanism, the environmental-adaptation mechanism based on Q-learning, and TSP-based exact solver of the local grid map in the whole framework of evolutionary algorithm. Then, we build online unmanned cooperative systems, which are able to solve complex scale constraints. Besides, we attempt to explain the dynamic-feature classifications of dynamic optimization problems. Moreover, their handling principles or mathematical principles should be provided to make progresses in the technology, application, and theory of our unmanned cooperative systems.

中国已成为全球工业机器人最大的消费国、最重要的无人机制造国，面对“传统单机版机器人行业逐渐成熟”和“无人协同系统行业快速升级”的挑战，“如何调度无人协同系统高效地工作”已经成为急需解决的难题。针对这个问题，申请团队瞄准了实际应用场景中“在线”与“复杂规模”两个重大挑战，重点开展实际应用建模、复杂规模问题约束冲突解决、组合型演化算法三方面的研究。结合实际应用的动态性特征，探索利用“面向实际具体应用的预测机制”、“基于Q-learning强化学习的环境适应机制”和“局部栅格地图的TSP精确求解器”，与演化算法的全局架构进行融合，来实现“可实际在线的”、“可解决复杂规模约束的”无人协同系统。在此基础上，来尝试解释不同动态优化问题的动态特征分类，阐明相应的处理原理或者数学原理，加快推动我国无人协同系统的技术升级、工程应用和理论发展。

在线无人协同系统是一个典型的控制、通信、任务调度优化等多学科交叉领域，例如应急救援协同系统、智能多机器人协同系统、无人机群和机器人群协同系统等。..课题组以在线无人协同系统任务调度中的关键技术问题为研究主线，主要的研究内容和成果有：.（1）面向在线协同系统的动态调度问题、无人车间调度问题等研究。针对森林火灾蔓延和救援压制的动态优化问题，明确提出了早期森林火灾救援仿真架构，发现和仿真证明了空中扑救力量对火头压制比火尾更有效，展示了模拟森林火灾蔓延(红方)与火灾救援(蓝方)之间的动态过程，这种动态优化问题实例化研究是较少的。.（2）面向无人机群、机器人群协同系统的高密度、高动态拓扑组网协议研究。提出了伺服中继路由，伺服中继就像一个奴隶(slave)，机器人群需要时就为其提供中继服务，反之则在旁等待，从而优化移动机器人群网络连通性和保持长时间的链路连接。此外，提出了LEACH聚簇中继路由，通过LEACH聚簇和中继策略，来分别简化网络拓扑、提高包可达率，来保证高速移动机器人群的网络通信稳定性。.（3）面向在线协同系统任务调度的最优化算法研究。提出了多属性决策方法选择/替换策略，将演化计算中单一属性的选择/替换策略转化为多属性的选择/替换策略，提出方法能够识别种群早熟状态、帮助演化计算避免早熟收敛。此外，为了提高欠定非线性方程组求解的计算效率，提出了基于广义连续牛顿法的信赖域更新策略，在当前的雅可比矩阵表现较好时，新提出的方法不会更新雅可比矩阵，从而缩短计算时间。..本项目发表论文22篇、出版专著1本、申请和授权专利13项，共计36项，其中包含项目负责人参与的相关成果29项；此外，发表SCI论文15篇、均为第一标注论文，其中包含中科院2区及以上论文6篇。