[发明专利]一种计划任务执行能力度量与风险评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种计划任务执行能力度量与风险评估方法，主要用于解决客观世界中存在的计划任务不确定性和执行风险难以评估把握的问题。

背景技术

现实世界的很多过程可以描述为计划任务，比如一个军事行动队执行某种占领任务，一个突发事件应急处置小组进行火灾或地震的救援工作，一个救护小组进行病人生命的抢救，一些项目管理过程，如房屋的建造、机器人规划等等。计划任务的执行过程往往伴随着不确定性因素，导致计划任务执行的结果或质量存在一些难以准确估计的情况，形成计划任务的执行风险。

以救火过程为例，救援小组在接到火灾报警后期望以最快的速度赶到救援现场，然而在向火灾现场移动的过程中不可避免地要受到天气、交通等条件的影响，使得救援人员的到达时间和灭火进度都会存在一些不确定性。这些情况在任务完成以前如果不能准确估计会导致整个救火任务的效率和质量都存在不确定性和任务执行的风险。如何对这种不确定性任务进行量化评估，使得救援指挥人员能够事先就有一种可以量化的评估方法，对计划任务的执行能够有一个科学的把握并能够充分认清任务执行过程的风险性因素，从而更加有效地把握和控制计划任务的执行，这成为计划任务风险评估领域亟需解决的问题。然而，现有技术主要侧重于如何寻找最优路径完成此类计划任务，并未就参与人员对计划任务的执行能力和执行风险评估提出明确的解决办法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现实问题提供一种计划任务执行能力度量与风险评估方法，该方法能为指挥员或其他管理者提供可参考的量化指标，也能为计划任务执行能力度量和风险评估提供参考依据。

本发明解决上述问题所采用的技术方案为：一种计划任务执行能力度量与风险评估方法，其特征在于：包括如下步骤：

（1）、将任务的执行者称为智能体，智能体所要执行的计划任务具有不确定性和贯序性，即后序任务的执行只与该任务当前的执行状况相关联，而与该任务之前的执行状况无关，首先，建立计划任务的马尔科夫决策过程，记为S,A,T,R,s₀,G，其中，S为计划任务执行过程中每个状态的集合，即S={s_i,1≤i≤k}，其中s_i为状态，k为状态的数量；A为智能体可采取的行为集合，即A={a_i,1≤a_i≤h}，其中a_i为行为，h为行为的数量；T为计划任务执行过程中状态间的转换概率，T(s_i,a,s_j)代表由状态s_i采取行为a进入状态s_j的转换概率；R为完成计划任务所能够获得的可量化的回报集合，R(s_i)为状态s_i所获取的回报；s₀为智能体的起始状态，G为智能体的目标态集合；

（2）、计算（1）中马尔科夫决策过程的最优解Q,∏，即寻找完成计划任务的最佳执行路径，其中，Q为计算获得的每个状态的值，∏则记录了每一个状态的最优行为；

（3）、为每个状态计算其最佳执行路径p，并将计算结果保存在最佳执行路径集合P中，计算方法如下：

现定义状态节点n为计划任务所经历路径的构成单位，每个状态节点n由其状态元素s和概率元素pr构成，即n=(s,pr)，相应地，n.s为状态节点n所对应的状态，n.pr为该状态节点n的可达概率，例如，初始状态节点n₀所对应的计划任务过程的初始态可以表示为n₀=(s₀,1)；

计划任务所经历的路径中某一状态节点n_j的可达概率定义为由某一起始节点n_s出发，利用最佳路径到达本路径的目的节点n_j的成功概率，因此有：