一种人机协同的应急处置决策方法

人工智能技术的快速发展使得无人系统在诸多需要高精度预测与决策的领域替代人类。在现代作战环境中，所有作业计划都受装备故障和资源短缺等突发事件影响，快速处置至关重要。使用无人系统辅助决策可提升处置效率，但其决策不可解释且可能做出错误决策。当前无人系统需人工监督与控制。基于此，我们提出一种分两阶段（任务过滤与任务调度）处理非计划事件的协同人机方法。在任务过滤阶段，我们提出一种面向动态任务的人机协同决策算法。利用GACRNN模型预测作业节点状态、定位关键节点并生成机器预测的处置任务列表。人类决策者通过人机界面实时监督该列表，并对机器预测列表进行修改与确认。在任务调度阶段，我们提出一种融合人类经验约束的调度算法。将事件处置步骤插入正常作业序列中以调度处置。我们在各阶段提出若干人机协同方法，以生成非计划事件处置步骤，同时将对原作业计划的影响降至最低。