多智能體海上搜尋任務分配方法

李 巖， 邢勝偉， 張英俊

(大連海事大學 航海學院，遼寧 大連 116026)

海上搜救行動是保障海上生命和財產(chǎn)安全的最后一道防線，建立高效的海上搜救決策系統(tǒng)能夠極大地減少海上人員傷亡和財產(chǎn)損失。執(zhí)行海上搜救行動包括確定海上搜尋區(qū)域和分配海上搜尋任務兩個關鍵技術。其中，海上搜尋任務分配問題就是利用確定的搜尋區(qū)域去優(yōu)化分配搜尋資源，制定搜尋計劃，使得在最短的時間內(nèi)，動用最少的搜尋資源確定遇險人員或船舶的位置。

海上搜尋任務分配問題一直是海上搜救方面的研究重點。KOOPMAN[1]提出的搜索論是最早的關于海上搜尋資源優(yōu)化分配的理論，對指導海上搜救行動影響深遠。文獻[2]通過對海上船舶遇險形式及可能造成的后果進行分類及分析，提出了海上救助船舶的擇優(yōu)選取原則與方法。文獻[3]通過BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡訓練獲得海上搜救中救助船優(yōu)選決策因素權重值，從而確定合適的救助船。文獻[4]通過建立0～1規(guī)劃數(shù)學模型，通過分析不同船舶總量限制條件下的最優(yōu)值與搜尋成本之間的關系，得出經(jīng)濟、可行的搜尋方案。文獻[5]采用3種多目標優(yōu)化選擇方法解決海上搜尋救助船舶的優(yōu)選問題并且證明了3種方法的可行性。海上搜尋是一個動態(tài)的過程，搜尋資源和時間有限，搜尋區(qū)域和參與搜尋的搜救力量的狀態(tài)變化多端，上述文獻大部分采用過于理想化的數(shù)學模型，不能完全適用于實際的海上搜尋環(huán)境。

近年來，隨著人工智能的發(fā)展，多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent System, MAS)的應用研究也越來越廣泛，基于MAS的任務分配問題也逐漸成為當前的研究熱點[6]。拍賣是一種快速和有效的資源分配方法，具有較強的可操作性，自從金涬等[7]提出將拍賣機制引進MAS后，隨之而來對基于拍賣規(guī)則的MAS任務分配問題研究的也越來越多。文獻[8]分別提出了基于拍賣的多智能體任務分配算法并在機器人救火中進行仿真，驗證了算法的有效性。文獻[9]和文獻[10]設計一個基于拍賣的任務分配系統(tǒng)MURDOCH，指導機器人協(xié)同工作。

由上述研究可看出，基于拍賣規(guī)則的多智能體任務分配方法在多個領域具有廣泛的應用，但是，目前將其應用于海上搜尋任務分配的研究較少。因此，本文提出將拍賣規(guī)則算法應用于解決海上搜尋任務分配問題，設計一種基于改進拍賣規(guī)則的多智能體海上搜尋任務分配方法。該方法滿足目前海上搜尋任務分配問題的實際情況，能夠適應動態(tài)變化的海上搜尋環(huán)境，能夠利用有限的搜尋資源，為決策人員提供最優(yōu)的問題解決方案，具有較強的實用性。

1 拍賣規(guī)則模型

拍賣是人類社會中的一種經(jīng)濟現(xiàn)象，賣方和買方根據(jù)規(guī)定的拍賣規(guī)則達成交易，實現(xiàn)資源的合理分配。對傳統(tǒng)的拍賣模型進行適當改進可以使其適用于多智能體的任務分配，基本的模型如下：

Auc=

(1)

(2)

由上述模型可以看出，在拍賣過程中存在兩種智能體：拍賣智能體A和競拍智能體B。A可以通過規(guī)定的選擇標準決定競拍的優(yōu)勝者，這些優(yōu)勝者將共同協(xié)作完成任務。

2 海上搜尋任務分配

基于上述研究表明，拍賣規(guī)則可以實現(xiàn)最優(yōu)的任務分配問題。針對海上搜尋任務分配問題的特點，對拍賣規(guī)則進行適當?shù)母倪M可使其滿足海上搜尋任務分配的需求。

2.1 海上搜尋任務分配的拍賣模型

以我國海上搜救組織形式為例，我國海上搜救指揮機構分為3級，即中國海上搜救中心、省級海上搜救中心和市級海上搜救中心[11]。各級海上搜救中心統(tǒng)一負責協(xié)調(diào)轄區(qū)內(nèi)海上搜救任務，因此，各級海上搜救中心即為拍賣智能體。事故區(qū)域附近的過往船舶和專業(yè)的救助船舶即為競拍智能體。各智能體之間關系見圖1。

2.1.1拍賣智能體

當海上搜救中心接到海上搜尋任務T后，著手對該任務進行拍賣，海上搜救中心智能體即為拍賣智能體A。海上搜救中心需要向過往船舶及專業(yè)救助船舶等搜救力量發(fā)布搜尋任務信息，即向其他智能體公布拍賣信息，并等待它們對任務T進行競拍。因為需要在實時環(huán)境中進行快速的任務分配，所以規(guī)定每一輪拍賣的時間限制，當一輪拍賣結束后，拍賣智能體A根據(jù)競價標準選擇出價最高的N個智能體為競標成功智能體，競拍成功智能體將共同協(xié)作完成該任務，至此，競拍活動結束。拍賣智能體的拍賣流程見圖2。

2.1.2競拍智能體

當過往船舶或?qū)I(yè)救助船舶等接收到海上搜救中心發(fā)布的搜尋任務信息，即拍賣智能體A發(fā)布的拍賣信息，如果同意參與搜尋任務即同意競拍，則該搜救力量智能體即成為競拍智能體B。計算投標價格，向拍賣智能體A發(fā)送競標消息。若競標成功，則該智能體將與其他競標成功智能體協(xié)作完成該任務。競拍智能體的競拍流程見圖3。

2.2 海上搜尋任務分配的改進拍賣規(guī)則

2.2.1限制拍賣信息發(fā)布范圍

當海上搜救中心確定了搜尋區(qū)域后，需要選擇合適的搜尋力量進行任務分配。由于海上搜尋任務的特殊性，搜尋設施選擇應掌握以下幾個原則：

(1) 優(yōu)先指派專業(yè)搜尋力量原則;

(2) 就近指派搜尋力量原則;

(3) 搜尋力量足夠原則。

牛皮糖瞟了一眼保安，那個保安十分年輕，還像一個毛都沒有長全的雛雞。他倒真沒有把他當回事。就說，我找鎮(zhèn)長。

因此，為盡量縮短搜救反應時間，避免不必要的通信資源浪費，搜救中心智能體應該將拍賣信息優(yōu)先發(fā)布給專業(yè)的搜救力量智能體，并設定初始反應時限tl，計算事故周圍船舶到達事故現(xiàn)場的時間ta，可以向ta≤tl的船舶發(fā)送拍賣信息，如果滿足條件的船舶數(shù)量過少，可以適當調(diào)高tl，以滿足搜尋設施足夠原則。

2.2.2調(diào)整競拍價格計算方法

原始的拍賣機制是，拍賣智能體從參與競拍的n個競拍智能體中選擇競拍價格從高到低的N個競拍智能體為競拍成功智能體。因此，競拍價格是決定最后選擇智能體質(zhì)量的關鍵。在海上搜尋任務中，搜尋力量的選擇應該是滿足到達事故現(xiàn)場時間短、搜尋速度快等條件的船舶。因此，應該首先確定船舶效益型屬性(例如船舶類型、搜尋速度等)和成本型屬性(例如到達搜救現(xiàn)場的時間等)。船舶效益型和成本型屬性的確定可根據(jù)現(xiàn)場情況調(diào)整。競拍價格應為總效益值與總成本值的差值為

Gi=ω1×Yi+ω2×Vi

(3)

Ci=ω3×ti

(4)

Pi=Gi-Ci+ε

(5)

式(3)～式(5)中:i為正整數(shù)，i∈[1,n]，P為各搜尋力量所出的競拍價格；Y、V、t分別為船舶類型值，船舶搜尋速度值和船舶到達事故現(xiàn)場時間值；ε為調(diào)整系數(shù)，以防止競拍價格為負值；ω1、ω2、ω3分別對應著上述3種屬性值所占權重值，各權重值的確定可以根據(jù)海上搜尋專家知識庫或者海上搜尋經(jīng)驗獲得，也可以根據(jù)各任務情況的不同做出適當?shù)恼{(diào)整。同時,為防止各屬性值在評價中被不適當?shù)姆糯?，采用文獻[12]中的歸一化方法對各屬性值進行處理。其計算為

(5)

2.2.3任務分配的動態(tài)調(diào)整

海上搜尋目標其位置因風和流的作用而隨時間變化，因此，搜尋行動如果時間跨度較大，則需要分階段調(diào)整搜尋區(qū)域，使搜尋目標始終處于搜尋區(qū)域之內(nèi)。并且,如果獲得了新的遇險信息或者搜尋設施的狀態(tài)發(fā)生改變，也需要調(diào)整搜尋區(qū)域和任務分配。海上搜尋任務分配的動態(tài)調(diào)整規(guī)則如下：

(1) 任務開始執(zhí)行后，如果有搜尋力量智能體由于自身原因中途退出，則搜救中心智能體對該退出搜尋力量智能體執(zhí)行的任務進行重新拍賣，正在參與搜尋任務的搜尋力量智能體如任務完成可參與競拍，如任務未完成則不可參與競拍;

(2) 初始搜尋行動結束后，如未找到搜尋目標，則對搜尋區(qū)域進行調(diào)整，搜救中心對出現(xiàn)的新任務進行拍賣，此時，完成搜尋任務的搜尋力量智能體均可參與競拍;

(3) 如未調(diào)整區(qū)域之前，搜尋力量智能體已完成搜尋任務，并且此時還有區(qū)域沒有被搜尋，則可單獨向搜救中心智能體申請競拍新搜尋任務。

2.3 海上搜尋任務分配流程

3 仿真試驗

假設某一海上搜尋任務，搜尋目標是一落水人員，待搜尋區(qū)域面積為300 (n mile)2，海上搜救中心智能體確定搜尋區(qū)域后，著手對搜尋任務進行分配，即進行拍賣。為了快速開始搜尋行動，需要限制拍賣信息發(fā)布范圍，將初始反應時限設置為2 h，則滿足條件的搜尋力量見表1。船舶類型屬性值可以根據(jù)文獻[12]中的方法確定，專業(yè)型救助船舶的船舶類型屬性值設為5，其他船舶設為2。

表1 滿足拍賣條件的船舶信息

上述船舶接收到搜救中心智能體發(fā)送的拍賣信息后，全部決定參與競拍，這6艘船舶都為競拍智能體，通過向?qū)＜易稍兗跋嚓P海上搜救經(jīng)驗設置權重系數(shù)ω1=0.3,ω2=0.2,ω3=0.5,ε=1，對競拍智能體的屬性值進行歸一化處理并給出各自的競拍價格見表2。

表2 歸一化屬性值及競拍價格表

按照競拍價格高低順序船舶序號依次為1,2,3,5,6,4。4號船舶到達現(xiàn)場時間過長且搜尋速度不快，不利于搜救行動；6號船舶雖然搜尋速度較快，但是到達現(xiàn)場的時間沒有3號和5號船舶短。結合競拍價格高低，選擇1,2,3,5號船舶共同參與搜救行動，選擇結果符合實際情況。結合搜尋船舶進入搜尋現(xiàn)場的切入點，考慮搜尋船舶的搜尋速度等因素分別為各搜尋船舶分配不同大小的搜尋區(qū)域搜尋行動區(qū)域分配見圖5。

如果現(xiàn)場持續(xù)搜尋時間4 h過后仍然沒有搜尋到落水人員，則搜救中心智能體需要對搜尋區(qū)域進行調(diào)整，這時將會有新的搜尋任務出現(xiàn)，需要更多的智能體參與搜救，則搜救中心智能體將對新任務進行拍賣，并從參與競拍的智能體中選出最后的競拍成功智能體。如果完成搜救任務的船舶愿意接著參與搜尋行動，也可參與新任務的競拍。調(diào)整后的搜尋行動區(qū)域分配見圖6。

從上述仿真結果可知，基于拍賣規(guī)則的海上搜尋任務分配中，選擇競拍價格最高的搜尋力量是滿足任務分配模型的最優(yōu)解，并且能夠動態(tài)調(diào)整任務分配模型，具有較高的魯棒性。

4 結束語

本文提出了一種基于改進拍賣規(guī)則的多智能體海上搜尋任務分配方法，該方法能夠針對海上搜尋現(xiàn)場實際情況選擇最優(yōu)的搜救力量參與搜尋行動并能夠在搜尋現(xiàn)場環(huán)境發(fā)生變化時動態(tài)調(diào)整搜尋任務分配，提高海上搜尋效率，具有較強的實用性。但是，本文計算競拍價格時只考慮了船舶類型等幾個屬性，實際應用中可以針對不同的海上搜尋任務場景選擇不同的屬性值以及調(diào)整權重系數(shù)。