基于HTN与MAS的天基资源应急决策技术

刘翔 吕丽红 费立刚 刘佳玥

摘要：应急任务规划方案的制定是根据抽象的应急任务目标，将任务目标逐步分解成每个资源实体具体可执行的子任务，形成具体可执行的应急观测方案与应急保障方案。天基资源应急快速响应决策的过程实际上对应着从应急任务需求到天基资源任务转化的过程。通过引入层次任务网络（Hierarchical Task Network，HTN），对复杂的卫星应急任务需求进行分解，达到为各类资源分配子任务的目的。在对卫星应急任务需求、应用模式和卫星应急任务快速响应决策要素分析的基础上，给出天基资源面向应急任务快速保障的任务规划架构，提出基于HTN规划的应急响应决策技术与基于MAS的多星分布式应急协同观测任务规划技术，确定最终的应急快速响应方案。

关键词：层次任务网络；多Agent系统；天基资源；分布式应急协同；应急决策；任务规划

中图分类号：TP273文献标志码：A文章编号：1008-1739（2022）18-56-07

0引言

天基资源保障应急事件的过程是一系列快速响应的决策过程，因而应急响应决策需要能够适应事件态势与天基资源动态变化的情况。目前，常用的单类资源各自独立的应急快速响应技术存在应对作战任务突发事件能力不足和在不同类型资源之间无法进行快速协调调度等问题。本文通过引入层次任务网络，对复杂的卫星应急任务需求进行分解，以达到为各类资源分配子任务的目的。具体过程为：采用基于HTN规划的应急响应决策技术对天基资源应急快速响应任务进行分析筹划与分解，为每一类需求预分配可用的资源。基于应急任务调整策略与资源调度策略，依据资源之间的关系与使用冲突情况进行协调调度，确定最终的应急快速响应方案。针对下层的多星应急任务规划，考虑到应急时效性，本文在多星协同观测任务规划中引入了多Agent系统理论，通过建立基于多Agent的层次体系结构，利用Agent技术实现应急协同任务的分解和分配，将多星协同任务规划转换为单星任务规划问题，不仅降低了求解问题的难度，而且简化了系统结构，方便进行应急动态任务规划。

1应急任务要素分析

1.1应急任务需求分析

目前，卫星数量繁多，操控使用复杂且应急能力差异化很大，每颗卫星每天都在接近满任务负荷的情况下运行，一个应急任务的调整可能牵扯到错综复杂的资源与任务关系，人工分析进行应急调整不太现实，因而迫切需要研究智能化与自动化的应急快速响应决策技术。通过应急可行性快速分析筹划、应急方案快速决策与计划快速调整等核心技术提升应急响应流程的智能化与时效性。

经过对突发应急任务等观测需求的综合分析，结合各类卫星观测能力与综合应用能力，应急需求多星综合应用模式主要包括：单星单次观测、多载荷卫星多次观测、多星应急保障性多次观测、多星动态监视、多星协同观测、区域覆盖观测。天基资源应急快速响应决策涉及不同运行管理部门的不同类资源的任务分解与资源冲突消解，各部门不能独立工作，必须在一定程度上进行协作与资源协调[1]。

1.2应急任务快速响应决策要素分析

资源类要素：资源类要素包括应急观测资源、应急接收资源和应急测控资源。应急任务快速响应的3大类资源要素相互作用，共同决定应急任务的实施方案与执行方式。

策略类要素：策略类要素包括应急任务插入策略（应急优先策略、任务优先策略、影响最小策略）、观测资源选择策略（时效性最高策略、观测效果最好策略、应急观测可靠性策略）、接收资源选择策略（时效性最高策略、影响最小策略），可根据不同的场景选择不同的策略。

2面向应急任务快速保障的任务规划架构

建立集中式资源统筹与分层分布式应急快速调整运行架构：在上层进行应急任务统筹分析预处理与集中资源统筹预分配的同时，保留底层各卫星应急快速调整的相对独立性，为多星应急并行处理奠定基础，从而提高系统的快速响应能力。

考虑到多星多任务应急调整的复杂程度，需要对问题进行分层分解处理，并建立有效的分层和并行协同运行机制，将各层次、各节点、各卫星的应急快速调整问题分而治之，采用分层分布式策略解決多星复杂应急响应问题，运行架构如图1所示。

将整个多星多任务应急处理过程分解为任务统筹分析、资源统筹预分配和分布式多星并行应急快速调整3个层次：第1层为顶层应急任务需求分解与预分配，将复合任务分解为各资源可一次独立完成的子任务；第2层为多部门多类型资源同时参与，进行任务分解、应急可行性分析与资源统筹分配，关注任务分解分配到各资源与资源的可用性；第3层为同一部门内部同类型多星分布式协同任务规划，关注应急任务的星间调配与单星执行可行性，基于各卫星个性化的详细使用约束与应急调整特点，进行各星独立分布式并行应急任务规划，并可进行集中统筹管理协调。上层向下层分配任务与资源，下层向上层反馈应急可行性与任务规划结果，上层据此进行任务调配与资源协调。

通过该结构逐层分解处理后，最底层各资源、各卫星之间已经解耦，应急任务已经明确分配到各卫星，并且测控、接收资源也预分配到各卫星，底层卫星与卫星之间不再存在任务或资源调配关系，不再存在任何冲突与关联关系，因此下层采用单星分布式自动处理工作方式，简化单星任务规划复杂度，提高运行效率[2]。

3基于HTN规划的应急响应决策

3.1 HTN规划基本概念

HTN规划是一种应用最为广泛的智能规划方法，主要思想是利用邻域知识递归地将复杂抽象的任务进行逐层分解，直到可以通过执行规划就能完成的原子任务为止，具有较高的规划效率，能够处理大规模规划问题，这种思想与应急方案制订决策问题相一致，因此适用于多类型天基资源联合任务规划的面向作战任务或突发事件应急响应动态调整问题。

3.2 HTN规划系统模型

层级任务网络主要由任务网络、基本任务、复合任务和分解方法构成。HTN将复合任务分解为一系列的子任务，如果某些子任务不是基本的操作单元，就继续分解，直到把它分解成基本任务为止。HTN规划通过分解任务和解决冲突来寻求一种完成任务网络的规划方案，在约束条件中可以指明任务的执行顺序。

3.3基于HTN天基资源应急快速响应决策问题求解

基于HTN天基资源联合任务规划应急响应决策是一个基于应急策略的应急方案求解过程，基于HTN的应急任务需求分解方法所关注的重点在于HTN模型与相应应急任务分解策略、资源冲突消解策略的构建。

天基资源联合任务规划应急响应采用HTN的规划方法，首先定义系统的基本任务、状态变量、复合任务及其分解方法。接收资源的基本任务为一个地面站的一副接收天线在一个时间段内对一颗卫星执行接收任务；测控资源的基本任务为一个地面站的一副测控天线在一个时间段内对一颗卫星执行业务测控任务；观测卫星的基本任务为一次观测动作可完成的任务[4]。天基资源联合任务规划应急响应HTN模型如图2所示。

HTN规划的目标是生成完成任务目标集合的动作序列。整个规划过程的主要依据为资源使用业务规则、约束与规划策略。基于图2的HTN模型，进行天基资源应急快速响应任务分析筹划与分解。首先，根据应急需求，若已明确为观测需求，则只需要分解生成观测需求、气象保障需求、业务测控需求和数据接收需求；然后，为每一类需求预分配可用的资源，在此基础上，各类资源独立进行约束检验与冲突消解并进行分布式协作任务规划。基于应急任务调整策略与资源调度策略，依据资源之间的关系与使用的冲突情况进行协调调度，依据下一层多任务规划结果，向上层反馈任务分配与资源冲突情况，通过同层内部与同层之间的协调调度，以及上下层之间的协调调度，确定最终的各任务网络节点的可用资源，从而确定各层各网络节点的子任务，确定最底层节点的基本任务。

层次任务中存在资源分配问题，本文采用HTN规划的资源约束层次传播规则来解决[5]，在HTN规划任务推理过程中，伴随其自上而下的任务分解过程进行资源约束传播，可以将上层任务的约束———资源约束和时间约束傳播至下层任务，直到所有任务均能通过资源分配的基本处理流程进行资源分配。

层次资源推理包括资源约束传播和资源状态验证2个主要阶段。资源约束传播主要可分为自上而下的资源约束传播和不同分支任务之间的资源约束传播。

3.4基于HTN天基资源应急快速响应决策的资源调度策略

3.4.1应急任务快速调整优化策略

应急任务快速调整策略的总策略为应急任务优先保障，基本原则为卫星安全使用。在此基本策略与原则下，可以根据不同情况有不同的侧重、考虑不同的策略，主要包括：时效性最高、时效性优先、损失最小、最小变动、资源优先、任务优先和兼顾。

3.4.2遥感任务快速调整策略

在保证卫星安全使用的原则下，为实现星上任务快速动态调整，必须针对不同卫星的使用约束与不同的优化策略，设计不同的星上任务调整策略，主要包括：

（1）全部替换策略：针对不具备按条件进行星上任务删除能力的卫星，选择与应急任务最近的测控时段进行星上指令全清，再上注包含应急任务的新指令，测控时机的选择策略尤为重要。

（2）部分替换策略：针对具备按条件进行星上任务删除能力的卫星，选择能满足任务准备时间的可用测控时段按条件进行星上部分指令删除，注入新指令。

（3）影响最小策略：应急任务的调整不影响星上已执行的任务，在星上指令删除时，若已有任务安排观测尚未安排数据回放时，可以在新指令中安排回放。

（4）应急任务优先策略：时效性最高优化策略下，为实现特别是应急保障任务的快速安排与简便的任务调整，可以不计一切代价，在星上删除指令时，若已有任务安排观测尚未安排数据回放时，可以不考虑安排回放，直接插入新任务快速执行。

3.4.3测控资源应急动态保障策略

航天观测任务管控对测控系统具体的保障要求决定了测控资源的应急保障策略，主要包括：

（1）位置最近优先保障策略：由于地面测控资源受地理位置影响，只有在观测卫星入境后才能进行测控。因此选用距离最近、测控时机最近的测控资源保障应急任务相关指令的上注。

（2）应急测控设备预先备份策略：针对应急常态化趋势，在测控资源充沛的情况下，可以考虑应急测控设备预先备份策略，有应急任务时，可以快速启用应急备份测控设备，避免应急资源设备临时动态调配的复杂性，提升测控资源调整的实时快速响应能力。

（3）资源优先策略：一般应急任务，根据应急任务测控时机分析结果，按照影响最小策略从可用测控资源中选择应急调整影响最小的测控时段。

（4）测控、接收一体化使用策略：针对同时具备业务测控上行能力与数据接收下行能力的综合地面站，研究设计测控、接收一体化使用策略，在可见时间弧段的前半部分完成应急指令注入，在后半部分开始执行，实现将观测数据下传到地面站，在同一设备同一时段内完成任务。

3.4.4接收资源应急动态保障策略

时效性优先策略：对于时效性最高的应急任务，优先使用实传，选择最早时间窗口，可以实现立即执行，立即获取数据。

资源优先策略：一般应急任务，根据应急任务测控时机分析结果，按照影响最小策略从可用接收资源中选择应急调整影响最小的接收时段，优先选用调整影响最小的可用数传资源。

3.5基于HTN的多类型天基资源应急响应分布式协作任务规划

基于HTN的天基资源应急快速响应决策任务分解的第一层中，涉及不同运行管理部门的不同类资源的任务分解与资源冲突消解，必须在一定程度上进行相互协作与资源协调。协调机制是协作过程中用于处理依赖关系的主要依据，规定了何时进行信息交互、如何确定协调结果以及如何进行方案调整等。在进行应急响应决策时，应急资源调度是对应急任务执行的关键，特别是资源使用时会产生冲突，可能会不能满足优先级高的任务的资源需求，甚至导致所有任务无法完成。因此，需要针对不同类型应急资源的冲突关系设计相应的协调机制[6]。

本文采用HTN的多部门分布式协作任务规划框架[7]，将协作与HTN规划相结合，提高应急响应方案的生成效率。基于HTN的分布式协作任务规划框架如图3所示。

（1）基于观测需求进行观测资源任务规划，分解为各观测卫星的观测任务，进行多星应急任务规划。

（2）多星应急任务规划过程中，若需要进行应急测控资源申请与接收资源申请，则与相应的资源管理部门进行资源申请信息交互协调。

（3）资源管理部门根据资源申请进行内部资源动态任务规划与调配，反馈资源申请结果。

（4）观测资源任务规划接收到资源申请结果，若申请的资源没有协调落实，则进行任务规划调整，确定最终的多星应急观测方案。

该框架通过资源协调机制，在任务规划中嵌入任务协调过程，并利用HTN规划器本身具有的节点返回与重规划功能，整合任务调整和修改的过程，实现规划过程中对任务与资源的协调与应急方案调整。此外，由于应急响应决策中存在地理上分散的多个部门单独制定各自应急行动方案的情况，因此，基于HTN的多类型天基资源分布式协作应急任务规划要求各部门都具有应急快速响应能力，这样才能保证整体应急快速响应的时效性。

4基于多Agent的多星分布式应急协同观测任务规划

4.1多Agent系统概述

Agent是存在于某环境中具有自主性、智能性、主动性、反应性等特征且可以根据知识进行推理、规划的实体，多Agent（MAS）组成了多Agent系统，该系统中的Agent间共享知识、任务和结果进行协同工作，但在逻辑上是相互独立的。多Agent规划（MAP）是处理包含多个Agent的规划问题[8]，多Agent结构具有很好的动态响应能力，可以根据应急任务的变化、任务环境的变化以及天基资源的变化情况，从可用的天基资源中选择出最能适应动态变化和任务需求的最佳天基资源，以实现对应急任务的快速有效观测[9]。

4.2多星协同任务规划协同体系结构

在单星任务规划逻辑流程基础上，结合天基资源应急快速响应多星协同观测的特点，提出一种多星分布式协同任务规划系统结构，如图4所示。

该系统采用有管理节点的多星分布式体系结构，以适应复杂的多星对地观测系统和满足应急快速响应的要求。系统由一个用于管理服务的Agent和多个用于卫星规划的Agent构成[10]，其中，管理服务Agent一方面实现基于HTN的应急任务分解预分配；另一方面通过与各卫星规划Agent之间的交互协商，进行最终决策，生成应急任务协同观测方案[11]。卫星规划Agent负责对管理服务Agent发布的任务进行投标，若中标，则该任务即为卫星需要执行的任务，卫星规划Agent上集成的规划器对中标任务进行规划，并将执行结果返回管理服务Agent。

系统输入为应急任务需求，其中有些任务可能需要多星之间的协同工作完成，系统输出为多星应急协同观测任务规划方案。

4.3基于合同网协议的协作机制设计

根据MAS技术以及合同网特点，设计了一种基于诚信的招投标机制，将决策管理Agent映射为招标方，预分配任务的成员卫星Agent映射为投标方。招投标是基于管理Agent为主的结构，采用公开招标的形式展开，招投标机制设计如图5所示[12]。

發标：决策管理Agent将应急任务需求进行任务分解，预分配给有观测可行性的卫星，代表招标方将应急观测任务信息和相关要求等向潜在的投标方发布任务招标书。

投标：成员卫星Agent接收到招标信息后进行应急调整可行性分析，是否能完成应急任务，以及应急调整影响情况与需要的外部资源保障等，评估能否完成招标任务，若能则依据招标要求向招标方进行竞标，填写投标书向招标方发送；反之，放弃招标。

评标：招标方对收集到的投标书按照一定的策略进行评标，主要依据有应急任务要求、应急调整策略以及应急协同模式等，对各卫星Agent反馈的应急调整情况进行综合决策分析，生成应急观测方案，选择一个或多个合适的协作投标方作为中标单位执行任务。

签订合同：决策管理Agent进行应急观测任务分配，选择合适的投标方成员卫星Agent来执行应急观测任务，各卫星Agent根据分配的应急观测任务，进行任务规划方案快速动态调整，生成各卫星的应急任务规划方案与应急计划。

解约：若某卫星Agent应急方案调整失败，引起“解约任务”，首先由成员卫星Agent向决策管理卫星Agent提出解约，解约后，代表招标方的决策管理卫星Agent重新根据各卫星投标情况进行方案决策分析，重新分配任务，进行任务的重新调度，选择合适的投标方成员卫星Agent来执行应急观测任务。

5结束语

本文通过采用HTN规划方法，依据应急任务实施可行性分析结果与邻域知识，基于HTN模型采用分类分层逐步分解的方法，结合动态任务规划调整算法解决了应急任务快速插入与资源任务冲突问题，实现了多类型天基资源联合应急响应任务规划方案决策，快速生成了各类资源的应急任务规划方案。该方法与以往单类资源各自独立的应急快速响应技术有所不同，其基于多类型天基资源联合任务规划特征，分类分层调度各类天基资源实现高效协同联合和快速响应，解决了单一类型资源保障在应对作战任务突发事件能力不足和不同类型资源之间快速协调调度的问题。同时，利用Agent技术实现应急协同任务的分解和分配，将多星的协同任务规划转换为单星任务规划问题，方便进行应急动态任务规划。

参考文献

[1] WULDER M A，HILKER T，WHITE J C，et al.Virtual Constellations for Global Terrestrial Monitoring[J].Remote Sensing of Environment，2015 （170）：62-76.

[2]潘耀，池忠明，饶启龙，等.基于视场角的遥感卫星成像多边形区域目标动态分解方法[J].航天器工程， 2017， 26（3）：38-42.

[3]冯宇轩.时间相关的分层任务网络规划[D].吉林：吉林大学， 2016.

[4] DIBARBOURE G，LAMBIN J. Monitoring the Ocean Surface Topography Virtual Constellation Lessons Learned from the Contribution of SARAL/AltiKa[J]. Marine Geodesy，2015，38（S1）：684-703.

[5]喆王，王红卫，唐攀，等.考虑资源分配的HTN规划方法及其应用[J].管理科学学报，2013，16（3）：53-60.

[6]经飞.卫星联合观测的资源配合模型及决策算法[D].长沙：国防科学技术大学，2010.

[7]王红卫，祁超.基于层次任务网络规划的应急响应决策理论与方法[M].北京：科学出版社，2015.

[8]饶东宁，蒋志华，姜云飞.多agent规划综述[J].计算机应用研究，2011，28（3）：801-804.

[9]白保存，阮启明，陈英武.多星协同观测条件下区域目标的动态划分方法[J].运筹与管理，2008，17（2）：43-47.

[10]张正强.基于MAS的分布式成像卫星系统任务规划与控制问题研究[D].长沙：国防科学技术大学，2006.

[11]程思微，陈克伟，张辉，等.基于MAS技术的多星协同侦察任务规划系统设计[J].計算机应用研究，2009，26（3）：956-958.

[12]郝会成，姜维，李一军，等.基于Multi-Agent敏捷卫星动态任务规划问题[J].国防科技大学学报，2013，35（1）：53-59.