摘要
本发明涉及群智感知技术与人工智能技术交叉领域,尤其涉及一种基于多空间建模与公平性强化学习的群智感知任务调度方法及系统,所述方法包括根据获取的任务构建地面与空中协同的多层空间任务结构;根据空间区域划分结果建立任务间的拓扑关联模型,并通过关键路径提取机制明确任务调度的优先序列;构建差异化的智能体匹配策略,基于优先序列进行关键路径任务的合理配置;利用公平性感知多目标调度算法对非关键路径任务进行动态分配;本发明通过空间划分与路径筛选机制缩小搜索空间,提升任务完成率和系统整体调度性能,适用于多空间协同感知任务场景中的高效资源配置需求。
技术关键词
任务调度方法
多空间
调度算法
机制
蚁群优化
群智感知技术
DBSCAN算法
序列
阶段
任务调度系统
加权无向图
四叉树结构
强化学习模型
动态
地面
强化学习算法
贪心策略
人工智能技术
系统为您推荐了相关专利信息
解耦控制结构
深度确定性策略梯度
发动机转速
RBF神经网络
协处理器
自然语言信息
SPARQL查询
答案
知识问答方法
深度学习模型
手势识别方法
采集手势数据
网络
计算机程序代码
LSTM模型
振动测试方法
动态响应模型
结构健康监测技术
信号
矩阵