[发明专利]一种冲突分析方法

权利要求书

1.一种冲突分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、接收冲突检测数据，建立各个作战单元的时间冲突分析有向图；

S2、对于每一个所述作战单元，利用所述步骤S1建立的对应的所述时间冲突分析有向图进行时间冲突检测；

S3、若所述作战单元不存在时间冲突，则转入步骤S4，否则转入步骤S8；

S4、构造多个所述作战单元的有向链表，并根据所述有向链表对多个作战单元进行空间冲突分析；

S5、若所述多个作战单元不存在空间冲突，则转入步骤S6，否则转入步骤S8；

S6、采用动态贝叶斯网络对多作战任务的资源进行资源冲突检测；

S7、若多个作战单元不存在资源冲突则本次冲突分析结束，否则转入步骤S8；

S8、进行基于案例匹配的冲突消解：对所述时间冲突、空间冲突或资源冲突进行冲突特征提取，并根据所述冲突特征与案例库中的冲突案例进行匹配。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，对于每一个冲突检测单元，构建其时间冲突分析有向图具体为：

S11、将所述作战单元中的各个任务分别看作一个节点，并且所述节点包括持续时间和任务地点两个属性；

S12、按照时间先后顺序将所述节点排序，并在相邻的节点之间画有向线，所述有向线的起点为两个节点中起始时间较早的节点，所述有向线的终点为两个节点中起始时间较晚的节点；若多个节点的起始时间相同，则从比所述多个节点的起始时间早的上一个节点引出对应条数的有向线分别指向所述多个节点；

S13、对各个所述有向线赋权值，所述权值为所述有向线的起点对应的节点的起始时间减去所述有向线的终点对应的节点的终止时间。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，利用所述时间冲突分析有向图进行时间冲突检测具体包括以下步骤：

S21、对所述时间冲突分析有向图中的每一个节点，判断其出度是否大于1，若是则有两个任务同时发生，存在时间冲突，否则转入步骤S22；

S22、对所述时间冲突分析有向图中的每一条有向线，判断其权值是否小于0，若是则下一个任务的起始时间在上一个任务还未结束时开始，对应作战单元存在时间冲突，否则转入步骤S23；

S23、对所述时间冲突分析有向图中的每一条有向线，判断其对应的起点的任务地点和终点的任务地点，判断其权值的合理性：若冲突检测单元能够在所述权值对应的时间段内从所述有向线的起点对应的节点的任务地点运动到所述有向线的终点对应节点的任务地点，则对应的权值合理，对应的作战单元不存在时间冲突，否则对应的作战单元存在时间冲突。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中，构造多个所述作战单元的有向链表具体为：将多个所述作战单元的节点按照时间先后顺序进行排序，并建立相邻两个节点的有向链，所述有向链由时间较早的节点指向时间较晚的节点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中，根据所述有向链表对多个作战单元进行空间冲突分析具体为：对时间有重叠的节点进行任务地点交集分析，若所述任务地点交集不为空，则对应的多个作战单元存在空间冲突，否则对应的多个作战单元不存在空间冲突。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述案例库保存冲突案例的所述冲突特征以及冲突案例的解决方案。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S8中，进行案例匹配具体为：

S81、训练RBF神经网络模型；

S82、提取待匹配的所述时间冲突、空间冲突或资源冲突的所述冲突特征，并利用所述RBF神经网络模型对所述待匹配所述时间冲突、空间冲突或资源冲突进行分类，RBF神经网络由输入层、隐含层和输出层构成，所述输入层神经元个数由所述冲突特征个数决定，并且所述输入层神经元个数取值为所述冲突特征个数的2倍，输出层为单神经元，其输出值为相似度，并选择相似度最大案例，以其解决方案进行所述时间冲突、空间冲突或资源冲突的消解。