简介：摘要：本文利用深度学习的方法，设计并优化了一个任务分配模型。首先对防空协同任务的特性进行了深入研究，并根据这些特性建立了一个深度学习模型。该模型能够有效地识别和处理各种不同的防空任务，使得任务分配更加合理和高效。在模型优化阶段，使用了遗传算法优化了模型参数，使得模型能够更好地适应各种复杂环境。研究得出，和传统模型相比，任务分配模型在处理实际防空协同任务过程中，不仅能够更好满足任务要求，而且能大大提高任务分配的效率和效果。

简介：如何分配干扰任务是电子对抗中的一个重点问题。本文提出了一个基于自由搜索（freesearch,FS）算法的任务分配模型。首先介绍了FS算法的基本原理,其次构造了基于FS算法的目标分配算法模型,最后进行了算法实验,对该模型进行了验证。实验结果表明,基于FS算法的目标分配模型是有效的,具有较快的收敛速度和较高的精度。

简介：摘要:幼儿区域游戏，是幼儿学习与活动的重要形式，幼儿教师从幼儿在区域活动之中的表现，制定出幼儿区域活动之中任务分配方案，幼儿可以选择自己感兴趣的区域进行活动，当然也可以结合自己力所能及的任务，将自己的个性特点与任务分配紧密结合在一起，从这一点可以看出幼儿区域活动之中的任务分配的现实情况，提出幼儿区域活动之中的任务分配的优化策略，这对于幼儿未来的成长提供合理化的意见以及建议。

简介：摘要：在当今军用和民用领域，飞行器在目标搜索、对地攻击、空中搜救、交通巡查以及快递运输等方面发挥着重要作用。因为单架飞行器无法高效率的完成复杂任务，经常需要使用多个飞行器协同完成复杂任务。因此，多飞行器系统在复杂的任务环境实现灵活的任务，已成为重要研究内容，多飞行器协同任务分配问题已成为飞行器自主导航领域亟需解决的关键问题。多飞行器协同任务分配是指：给定飞行器的种类及数量，根据一定的物理环境信息和任务要求，将一个或多个任务分配给一个飞行器，当所有飞行器完成所分配的任务后，整个飞行器编队的整体效能达到最优。基于此，对多飞行器协同任务分配的改进粒子群优化算法进行研究，以供参考。

简介：摘要：在数据挖掘、大型计算机技术不断发展的过程中，企业人力资源档案管理能够实现云管理、云服务等专业化服务体系。在企业不断发展的过程中，产业链也在持续延伸，企业内部人员结构也越来越复杂，人才聚集为企业发展的主要因素，使智能化、网络化人力档案管理成为企业发展需求。基于此，以下对任务分配策略对生产效率的影响机制进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：电网是电力运营与消费者连接的最后环节。电网故障直接影响用户的电源。停电时，电力公司不仅有最高责任改善修理，以尽量减少停电时间，而且在停电时也要迅速改正，用户的电源将尽快恢复，安抚用户，以减少用户的不满。对于电力工作者来说，抢修电网是一个长期研究的新课题。电力公司必须进行“快速”过程控制(快速跟踪、诊断、快速修复、快速跟踪调度)，以提高电网设备的修复效率和客户对电力服务的满意程度，同时确保安全地开展抢修工作。

简介：摘要：研究运用蚁群算法解决多无人机协同多任务分配（CMTAP）相关问题的流程和方法。参照通用型CMTAP模型，综合多方面因素创建了拓展的CMTAP模型，总结了分工机制下蚁群算法对CMTAP的求解运算过程。综合拓展CMTAP模型的基本特征，合理规划了任务代价的基本状态转移规则，增加了算法的综合性能，并通过仿真实验验证了有效性。

简介：摘要: 随着人工智能技术的快速发展，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在作战任务分配中展现出了巨大的潜力。本文分析了DRL在作战任务分配中的关键作用，指出其能够通过自主学习优化任务分配策略，提高作战效率和决策质量。探讨了DRL在实际应用中面临的挑战，如环境复杂性、实时性要求以及安全性问题，并提出了相应的解决方案。本文展望了DRL在作战任务分配中的未来发展方向，强调了其在提高作战智能化水平方面的重要性。

简介：摘要

简介：为了在ad-hoc移动朵云中高效率地解决任务分配这一核心问题,提出了一种基于启发式算法的任务分配算法.粒子群优化和模拟退火优化的任务分配算法(PSO-SA)将任务之间的依赖关系转化为有向无环图(DAG)模型,其中各个节点上的数值表示任务产生的负载,DAG的各个边的数值表示传输产生的负载.为了模拟ad-hoc移动朵云的任务分配环境,建立了数学模型来描述各个子任务之间的依赖关系并定义各个子任务的卸载成本.PSO-SA用于任务分配决策并最小化所有移动设备的成本,能耗和时间延迟同时作为卸载成本.PSO-SA结合了粒子群优化和模拟退火优化的优势,通过以一定概率选取最优解的方式,避免算法过早落入局部最优解,同时保证算法收敛速度.仿真结果表明,与其他现有算法相比,PSO-SA算法产生的卸载成本较低并且其结果可以非常接近最优解.

简介：摘要 : 电网调度工作涉及的内容具有多样性，但是在实际运行的环节中会经常受到多种因素的影响。为了保证电力系统的平稳运行，要积极引进先进的技术设备，加强人才的培养，充分结合电网调度工作运行的实际情况完善调度计划，使之促进电力事业的可持续健康运行。电网调度自动化系统对于电力系统的安全性和稳定性有很大影响，所以必须保证其可靠性。

简介：为解决多种轻量化材料在车身（BIW）上应用带来的复杂装配问题,引入复杂性理论描述多材料车身装配的复杂性,进行基于复杂性分析的多材料车身装配任务分配。依据车身装配操作中复杂性的来源,进行车身装配操作选择复杂性和装配操作执行复杂性的分类描述与度量,并建立基于复杂性分析的装配任务分配优化模型,算法求解得到装配系统复杂性最小的任务分配优化。实例验证了基于复杂性分析的装配任务分配的可行性,为研究基于复杂性分析的智能制造装配系统优化提供依据。

简介：摘要: 针对标准合同网应用于UAV动态任务分配缺乏对约束条件进行描述和通信过于频繁的缺点，本文给出一种约束条件下的扩展合同网协议（Extended Contract Net Protocol，ECNP）的动态任务分配算法，通过从扩展合同网招标、投标和中标三个环节减少通信实体，实现最优任务动态分配。仿真表明，扩展合同网在通信需求方面相对CNP降低了71%，极大地提高了任务分配效率。本方法可为武器装备的任务动态分配提供参考，使得作战效能达到最优。

简介：  摘要：随着无人机技术的快速发展，如何高效、智能地分配任务给无人机成为了一个重要研究方向。本文提出了一种基于强化学习的无人机动态任务分配方法，通过智能体与环境交互学习最优的任务分配策略。实验结果表明，该方法能够显著提高无人机任务分配的效率和准确性。

简介：  摘要：随着智能技术的飞速发展，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）在协同作战任务分配中的应用日益广泛。本文深入探讨了协同作战任务分配中的多智能体编队协作策略，旨在通过合理的编队协作与任务分配，提高作战效率和精确度。本文首先分析了多智能体编队协作的基本概念与理论基础，随后详细讨论了编队控制策略、任务分配算法及其在实际应用中的挑战与解决方案。最后，通过仿真实验验证了所提策略的有效性，并展望了未来的研究方向。

简介：摘要：电网可靠安全运行直接影响了社会经济发展和国家长治久安，因而电网安全运行一直是电力系统的重要内容，而电力调度员的操作直接对电网运行产生影响，与电力调度员的工作技能、工作强度、工作班次等因素息息相关。如果能够对影响电力调度的人为因素进行建模，展开分析，那么就能够最大限度实现电力调度值班操作任务最优分配，从而降低人因风险出现的概率。

简介：摘要：电网可靠安全运行直接影响了社会经济发展和国家长治久安，因而电网安全运行一直是电力系统的重要内容，而电力调度员的操作直接对电网运行产生影响，与电力调度员的工作技能、工作强度、工作班次等因素息息相关。如果能够对影响电力调度的人为因素进行建模，展开分析，那么就能够最大限度实现电力调度值班操作任务最优分配，从而降低人因风险出现的概率。

简介：摘要：在这个日新月异的时代，教育方式也在不断地发展和变革。其中，小组合作学习作为一种新型的教学模式，受到了越来越多教育者的关注。它强调学生在小组内的互动与合作，旨在培养学生的团队协作能力、沟通能力和解决问题的能力。然而，要让小组合作学习真正发挥其优势，任务分配与团队协作策略显得尤为重要。

简介：摘要：本文探讨了数智化转型服务平台任务分配方法的重要性、应用场景、流程以及实现技术的应用。通过实时数据分析、智能算法、人工智能支持等技术手段，服务平台实现了任务分配的智能化、动态化。这一方法在项目管理、客户服务、生产制造等领域得到广泛应用。

简介：摘要：飞行训练任务的分配和时间安排对飞行员的学习绩效具有重要影响。飞行训练是培养飞行员技能和能力的关键环节，合理的任务分配和时间安排可以提高飞行员的学习效果，促进其技术水平的提升。基于此，本篇文章对飞行训练任务分配与时间安排对飞行员学习绩效的影响进行研究，以供参考。