1、多智能體系統(tǒng)中的任務規(guī)劃是近年來研究的熱點之一。機器人救援仿真系統(tǒng)是一個典型的異構多智能體系統(tǒng),為在動態(tài)復雜場景下快速、高效規(guī)劃救援任務,提高救援效率,將災難損失降到最低,本文引入帶權與或樹和AOE-網(wǎng),提出一種高效的動態(tài)任務規(guī)劃方法,主要包括層次任務分解、計劃一致協(xié)調(diào)、動態(tài)調(diào)整和沖突消除協(xié)調(diào)這幾個相互關聯(lián)且又緊密結合的過程。
　　 針對任務的復雜性和時序約束問題,提出一種時序約束的帶權與或樹任務分解層次規(guī)劃,帶權與或樹描述了復

2、雜任務與其子任務之間的層次關系以及任務的與或特性；與或樹中葉子結點通過添加權值來描述其相應簡單任務的執(zhí)行時間；在帶權與或樹的基礎上,增加輔助線來限定任務結點之間的時序約束,得出時序約束的帶權與或樹任務分解結構模型,進行層次任務規(guī)劃。
　　 針對在任務分解后各智能體在執(zhí)行子任務計劃中難以達成一致的問題,提出將帶權與或樹轉化為AOE-網(wǎng)的任務規(guī)劃。在采用時序約束的帶權與或樹結構對復雜任務進行分解的基礎上,首先基于結點的最小執(zhí)行權值對

3、帶權與或樹進行修剪,舍棄部分或子結點,以減少不必要或子任務的執(zhí)行；然后將時序約束的帶權與或樹轉化為AOE-網(wǎng),通過AOE-網(wǎng)的關鍵路徑算法,得出各子任務的最早發(fā)生時間,基于最早發(fā)生時間,計算各子任務的開始執(zhí)行時間和結束時間,使總任務的完成時間最短,達到計劃一致協(xié)調(diào)。
　　 針對在計劃一致協(xié)調(diào)過程中,智能體執(zhí)行任務時產(chǎn)生的沖突和動態(tài)變化所引起的任務延遲或中斷問題,提出基于任務轉包和動態(tài)再分解的動態(tài)任務規(guī)劃。當智能體的某個子任務產(chǎn)生

4、中斷時,便將此任務轉包給其他智能體或將此任務再分解成多個簡單子任務,形成新的帶權與或樹,以滿足智能體執(zhí)行任務的可行性；再將新的帶權與或樹轉化為AOE-網(wǎng),使整個任務能夠繼續(xù)保持計劃一致協(xié)調(diào),滿足任務規(guī)劃的動態(tài)實時性,達到?jīng)_突消除和動態(tài)調(diào)整協(xié)調(diào)。
　　 通過開發(fā)“動態(tài)任務規(guī)劃仿真系統(tǒng)”,驗證了所提出的動態(tài)任務規(guī)劃方法的可用性和有效性,并應用到中南大學機器人仿真隊CSU_Yunlu中,并在2009年中國機器人公開賽上獲得亞軍,驗證了