البرمجة الجينية التعاونية التطورية لتخصيص المهام الديناميكية متعددة الطائرات واسعة النطاق
Abstract
تلعب تخصيص المهام المتعددة للطائرات (MATA) دورًا حيويًا في تحسين كفاءة المهمة تحت ظروف ديناميكية. تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد للبرمجة الجينية التعاونية التطورية (CoGP) يقوم تلقائيًا بتصميم استدلالات تفاعلية عالية الأداء لمشاكل MATA الديناميكية. على عكس أساليب البرمجة الجينية ذات الشجرة المفردة التقليدية، يقوم CoGP بتطوير مجموعتين متفاعلتين، وهما استدلالات أولوية المهام واستدلالات اختيار الطائرات، لنمذجة الترابط بين مرحلتي القرار المعتمدتين بشكل صريح. يتم بناء مجموعة نهائية شاملة لتمثيل الحالات الديناميكية للطائرات والمهام، في حين يقوم قالب استدلال منخفض المستوى بترجمة الأشجار المطورة إلى استراتيجيات تخصيص قابلة للتنفيذ. تظهر التجارب الواسعة على حالات معيارية عامة تحاكي تسليم الطوارئ بعد الكوارث أن CoGP يحقق أداءً متفوقًا مقارنة بأساليب GP واستدلالات الحالة-of-the-art، مع إظهار تكيف قوي وقابلية للتوسع واستجابة في الوقت الحقيقي في بيئات الإنقاذ المعقدة والديناميكية.
Keywords
تخصيص المهام;البرمجة الجينية (GP);الاستدلال الفائق;التحسين التركيبي;التعلم للتهيئة