一种在复杂约束条件下多设备协同工作的任务完好性判断方法

本发明公开了一种在复杂约束条件下多设备协同工作的任务完好性判断方法，包括：建立全面数据采集系统，实时采集协同设备的多维数据并预处理，结合约束建模，将复杂的约束条件，量化为可计算的约束条件模型；构建多智能体协同评估模型，多智能体协同评估模型将每个参与协同工作的设备视为一个智能体，通过模拟设备间的协作过程，实现对整体任务完好性的评估；运用深度学习技术从多维数据中自动提取高级特征；设计分布式实时分析系统，结合自适应优化机制，实现大规模数据处理和模型持续优化。本发明方法不仅能够提高协同任务的可靠性和效率，还能为装备任务决策提供有力支持，对提升运用保障的智能化水平和决策准确率具有重要作用。