基于聚类与时间耦合执行序列的 任务分解方法

• 作者: 龚雪 彭鹏菲 姜俊
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 任务分解 粒度自主循环 矩阵最值遴选模型 序列重构 聚类分析
• 年，卷（期）: 2024,（9）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 207-212,227
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.09.030

摘要

针对复杂任务分析中的高度耦合任务不易分解且需重构排序的问题，提出了一种基于聚类分析与改进时间-耦合执行序列的自适应任务分解方法；在矩阵最值遴选模型和任务序列转移策略相结合的基础上，设计了基于中间任务序列的任务矩阵分割算法，基于中间任务序列的任务矩阵分割算法很大程度上能够灵活处理离散任务序列并入的问题；并进一步采用粒度自主循环调整机制，此机制能够有效的解决任务粒度分解不均问题，并不断的进行粒度调整重置，从而使得任务粒度自主分解，最终实现了复杂任务的自适应解耦分析；仿真验证结果表明，该方法能够有效的在实现任务粒度自主设计的基础上，进一步实现复杂任务的解耦及序列重构，在作战任务分析领域具有很好的推广应用前景。