JPH01216476A - Mission scheduling device - Google Patents

Mission scheduling device

Info

Publication number
JPH01216476A
JPH01216476A JP63041367A JP4136788A JPH01216476A JP H01216476 A JPH01216476 A JP H01216476A JP 63041367 A JP63041367 A JP 63041367A JP 4136788 A JP4136788 A JP 4136788A JP H01216476 A JPH01216476 A JP H01216476A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
resource
scheduling
mission
supply
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP63041367A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Ryuji Kato
隆二 加藤
Toshiko Wakagi
若木 利子
Masanori Horio
堀尾 正典
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP63041367A priority Critical patent/JPH01216476A/en
Publication of JPH01216476A publication Critical patent/JPH01216476A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Control By Computers (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

PURPOSE:To realize scheduling by a common method even for different kinds of resources by storing resource supply quantity information and resource consumption quantity information by expressing in a form of function changing gradually for a time. CONSTITUTION:The resource supply quantity information and the resource consumption quantity information for all of the resources are stored in a consumption pattern storage means 2 and a supply pattern storage means 3 by expressing in the form of the function changing gradually for the time. Therefore, it follows that resource supply remaining quantity information found as a differential value between the resource supply quantity information and the resource consumption quantity information for all of the resources is also expressed in the form of the function changing gradually for the time. In such a way, it is possible to realize the scheduling of the mission targeted to be scheduled being set one after another by a mission setting means 1 by repeating a consolidated method not depending on the kind of the resource by a scheduling execution means 4.

Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 本発明は、資源配分に関するミッションのスケジューリ
ング装置に関し。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Overview] The present invention relates to a mission scheduling device regarding resource allocation.

異なる種類のリソース源に対しても共通する手法でスケ
ジューリングが実現できるようにすることを目的とし。
The purpose is to make it possible to implement scheduling using a common method even for different types of resource sources.

ミッションのスケジューリングを決定するためのミッシ
ョン・スケジューリング装置において。
In a mission scheduling device for determining mission scheduling.

スケジューリング対象ミッションを設定するミッション
設定手段と、このスケジューリング対象ミッションのリ
ソース消費量情報を格納する消費パターン格納手段と、
リソース源のリソース供給量情報を格納する供給パター
ン格納手段と、リソース消費量情報とリソース供給量情
報とを比較することでスケジューリング対象ミッション
のスケジューリングを実行するスケジューリング実行手
段と、このスケジューリング実行手段がスケジューリン
グを実行したときにリソース源のリソース供給残量情報
を求めるとともに、求められたリソース供給残量情報を
新たなリソース供給量情報として上記供給パターン格納
手段にと格納する供給パターン更新手段とを備え、上記
供給パターン格納手段は、すべてのリソース源のリソー
ス供給量情報を時間に対して階段的に変化する関数の形
式で表わして格納するとともに、上記消費パターン格納
手段は、すべてのリソース源に関してのリソース消費量
情報を時間に対して階段的に変化する関数の形式で表わ
して格納するようにと構成するものである。
a mission setting means for setting a mission to be scheduled; a consumption pattern storage means for storing resource consumption information of the mission to be scheduled;
a supply pattern storage means for storing resource supply amount information of a resource source; a scheduling execution means for executing scheduling of a scheduled mission by comparing resource consumption amount information and resource supply amount information; supply pattern updating means for obtaining resource supply remaining amount information of the resource source when executing the above, and storing the obtained resource supply remaining amount information in the supply pattern storage means as new resource supply amount information, The supply pattern storage means stores resource supply amount information of all resource sources expressed in the form of a function that changes stepwise with respect to time, and the consumption pattern storage means stores resource supply amount information regarding all resource sources. The configuration is such that consumption amount information is expressed and stored in the form of a function that changes stepwise with respect to time.

〔産業上の利用分野〕[Industrial application field]

本発明は1例えば、米国の宇宙ステーションに建設され
る日本実験モジュール(以下JEMという)で実施され
る材料実験、ライフサイエンス。
The present invention relates to, for example, materials experiments and life sciences carried out on the Japan Experimental Module (hereinafter referred to as JEM) built on the space station in the United States.

科学観測等の種々の実験(以下、ミッションの一態様と
してミッションということにする)のスケジューリング
を行うためのミッション・スケジューリング装置に関す
るものであり、更に説明するならば、資源配分に関する
ミッションのスケジューリングを行うためのミツシラン
・スケジューリング装置に関するものである。
It relates to a mission scheduling device for scheduling various experiments such as scientific observations (hereinafter referred to as "mission" as an aspect of the mission), and more specifically, it schedules missions related to resource allocation. The present invention relates to a Mitsushiran scheduling device for.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

1990年代半ばに、米国の宇宙ステーションにJEM
が建設され、宇宙空間の無重力、高真空、高エネルギー
粒子等の環境を有効に利用して9種々のミッションの実
施が行われる予定である。このようなミッションの実施
のための運用計画は、5年位のタイムスパンにわたる国
際間の調整で長期計画を作成の後2年間計画→8半期(
45日)計画−週間計画−デイリイ計画の順に2段階的
に具体化して作成される構成がとられている。
In the mid-1990s, JEM was placed on the U.S. space station.
will be constructed, and nine different missions will be carried out by making effective use of the zero gravity, high vacuum, and high energy particle environment of outer space. The operational plan for the implementation of such a mission is based on the creation of a long-term plan through international coordination over a time span of about 5 years, followed by a 2-year plan → 8th quarter (
45th) A structure is adopted in which the plan is created in two steps in the order of plan - weekly plan - daily plan.

このように構成される運用計画の内、比較的長い期間の
計画であるところの年間計画から週間計画までの計画作
成は地上運用管制が行い、デイリイ計画の7日分にあた
る週間計画(ベーススケジュール)がオンボードのJE
M統合管制にアップリンクされることになる。そして、
オンボードのクルーは、アンプリンクされたこのベース
スケジュールに基づきミツシランを実施するとともに。
Among the operation plans structured in this way, ground operation control handles planning from annual plans to weekly plans, which are relatively long-term plans, and creates a weekly plan (base schedule) that corresponds to 7 days of the daily plan. is onboard JE
It will be uplinked to M integrated control. and,
The onboard crew will conduct Mitsushiran based on this amp-linked base schedule.

宇宙ステーションやJEMの進捗状況によりベーススケ
ジュールの見直しが生じた場合には、自らがデイリイ計
画を作成してベーススケジュールを変更することになる
If the base schedule needs to be reviewed due to the progress of the space station or JEM, they will be responsible for creating daily plans and changing the base schedule.

このように、JEMでは、オンボードのクルーに対して
、必要に応じてミッション運用のデイリイ計画を作成し
ていくという日常業務が課されるものである。このデイ
リイ計画の作成にあたって。
In this way, in JEM, the onboard crew is tasked with the daily task of creating daily plans for mission operations as necessary. In creating this daily plan.

クルーは、ミッションの実施のために必要となる電力消
費量や流体消費量といったリソース消費量が、JEMの
リソース供給量の範囲内に収まるようにと考慮しながら
複数あるミツシランの実験開始時刻を決定していかなけ
ればならない、第10図に、ミッションの実施にあたっ
ての制限条件の一例を一覧表にして示す、この第10図
にも示すように、1つのミッションの実施に加わるリソ
ースの制限条件は相当数あり、しかも1日に実施が予定
されているミッション数もlO個程度とかなりな数にな
ることから、ミツシランの実施のためのスケジューリン
グの作成の負荷は、たとえ1日分であっ゛てもクルーに
とって相当大きなものになることが予想されている0例
えば、FMPT (第1次材料実験)の場合、1日分の
類似の実験スケジュール作成に1手作業で約1週間かか
る。
The crew decided on the start time of the multiple Mitsushiran experiments, taking into consideration that the resource consumption, such as power consumption and fluid consumption required to carry out the mission, would be within the range of JEM's resource supply. Figure 10 shows an example of the limiting conditions for implementing a mission as a list.As shown in Figure 10, the limiting conditions for resources involved in implementing one mission are as follows: There are a considerable number of missions, and the number of missions scheduled to be carried out per day is quite large, about 10, so the burden of creating a schedule for carrying out Mitsushiran is large, even if it is only for one day. For example, in the case of FMPT (First Materials Experiment), it takes approximately one week to create a similar experiment schedule for one day by hand.

これから、クルーとの対話によってミッションのスケジ
ューリングを自動的に作成できるようにするミッション
・スケジューリング装置の開発の要求がでてきているの
である。しかるに、JEMのような宇宙ステージ日ンで
行われる実験への参加は我国でも今までに例がなく1本
発明のミッション・スケジューリング装置に対応する従
来技術はないというのが現状である。
In the future, there is a need to develop a mission scheduling device that can automatically create a mission schedule through dialogue with the crew. However, participation in an experiment such as JEM conducted at the space stage Sun has never been seen before in Japan, and there is currently no prior art that is compatible with the mission scheduling system of the present invention.

更に説明するならば、ミッションをJEMに限られるこ
となく、また実験というものに限られることなく、広く
供給と消費という資源配分問題を有するものと1足えて
みても、そのようなミッションのスケジューリングを実
現するためのミッション・スケジューリング装置に対応
する従来技術もまたないというのが現状であ′る。
To explain further, missions are not limited to JEM, nor are they limited to experiments, but can be broadly considered to have resource allocation problems such as supply and consumption. The current situation is that there is also no conventional technology that supports a mission scheduling device for realizing this.

これから、全く新たな観点に立って、ミッション・スケ
ジューリング装置を構成させていく必要があるのである
From now on, it is necessary to configure mission scheduling devices from a completely new perspective.

〔発明が解決しようとする問題点〕[Problem that the invention seeks to solve]

以上に説明したように1本発明では、第11図に示すよ
うな、地上運用管制と宇宙ステーションJEMとの間で
連携して運用されることになるミッション運用のスケジ
ューリングシステム(第11図では“MISES”と略
しである)の提供を目的としているのである。このミッ
ション運用のスケジューリングシステムは、オンボード
のクルーのスケジューリング作業の軽減を目的として実
装されるものである。
As explained above, the present invention provides a mission operation scheduling system that is operated in cooperation between ground operation control and space station JEM, as shown in FIG. The aim is to provide the following information (abbreviated as "MISES"). This mission operation scheduling system is implemented for the purpose of reducing the scheduling work of the onboard crew.

しかるに、第10図でも示したように、JEMに実装予
定のリソース源としては9例えば電力とクルーでもわか
るようにかなり性格を異にするものが混在することにな
る。しかも各ミッションが必要とするリソースの種類も
まちまちである。これから、ミッション運用のスケジュ
ーリングシステムを計算機を使って盲目的に試行錯誤的
に解いていこうとすると、第12図に探索木を示すよう
に、「ミック9ン数の組み合わせの数」分の探索木、及
び1つのミッションのスケジューリングに関し「スケジ
ューリング可能時間帯の中の無限側の解の存在の可能性
」があり、これらに関する探索木は、いわゆる「組み合
わせ的爆発」をもたらし、スケジューリング解が実用的
な時間内には求まらないという問題点がでてくる。
However, as shown in FIG. 10, the resource sources scheduled to be implemented in JEM will include a mixture of resource sources with quite different characteristics, as can be seen from, for example, electric power and crew. Moreover, the types of resources required by each mission also vary. From now on, if you try to solve the mission operation scheduling system blindly by trial and error using a computer, you will find a search tree for "the number of combinations of Mik9 numbers" as shown in Figure 12. , and regarding the scheduling of one mission, there is a "possibility of the existence of an infinite solution within the schedulable time period", and the search tree for these results in a so-called "combinatorial explosion", and the scheduling solution is not practical. The problem arises that it cannot be determined in time.

本発明は、このような問題点を解決するために。The present invention aims to solve these problems.

異なる種類のリソース源に対しても共通する手法により
スケジューリングが実現できるようにするミッション・
スケジューリング装置の提供を目的とするものである。
The mission is to enable scheduling to be achieved using a common method even for different types of resource sources.
The purpose is to provide a scheduling device.

そして本発明は、JEMの実験とういうミッションに限
られることなく、あらゆる資源配分問題を有するミッシ
ョンに対しても同様に適用できるようになる汎用的なミ
ッション・スケジューリング装置の提供を目的とするも
のである。
The purpose of the present invention is to provide a general-purpose mission scheduling device that can be applied not only to the mission of the JEM experiment but also to missions with all kinds of resource allocation problems. be.

〔問題点を解決するための手段〕 第1図は本発明の原理説明図である。[Means for solving problems] FIG. 1 is a diagram explaining the principle of the present invention.

図中、1はミッション設定手段であり、スケジューリン
グされるスケジューリング対象ミッションを設定する。
In the figure, 1 is a mission setting means, which sets a scheduled mission to be scheduled.

2は消費パターン格納手段であり。2 is a consumption pattern storage means.

ミッション設定手段lにより設定されたスケジューリン
グ対象ミッションのリソース消費量情報を格納する。こ
のとき格納されるリソース消費量情報は、すべてのリソ
ース源について1時間に対して階段的に変化する関数の
形式で表わされて格納されるよう構成される。3は供給
パターン格納手段であり、リソース源のリソース供給量
情報を格納する。このとき格納されるリソース供給量情
報もまた。すべてのリソース源について9時間に対して
階段的に変化する関数の形式で表わされて格納されるよ
う構成される。4はスケジューリング実行手段であり、
消費パターン格納手段2のリソース消費量情報と供給パ
ターン格納手段3のリソース供給量情報とを比較するこ
とで、スケジューリング対象ミッションのスケジューリ
ングを実行する。5は供給パターン更新手段であり、ス
ケジューリング実行手段4がスケジューリングを実行し
たときにリソース源のリソース供給残量情報を求めると
ともに、求められたリソース供給残量情報を新たなリソ
ース供給量情報として供給パターン格納手段3に格納す
る。
Resource consumption information of the scheduled mission set by the mission setting means 1 is stored. The resource consumption information stored at this time is configured to be expressed and stored in the form of a function that changes stepwise with respect to one hour for all resource sources. 3 is a supply pattern storage means, which stores resource supply amount information of resource sources. Resource supply amount information stored at this time is also included. It is configured to be expressed and stored in the form of a function that changes stepwise over 9 hours for all resource sources. 4 is a scheduling execution means;
By comparing the resource consumption amount information in the consumption pattern storage means 2 and the resource supply amount information in the supply pattern storage means 3, scheduling of the scheduled mission is executed. Reference numeral 5 denotes a supply pattern updating means, which obtains resource supply remaining amount information of a resource source when the scheduling execution means 4 executes scheduling, and updates the supply pattern by using the obtained resource supply remaining amount information as new resource supply amount information. It is stored in the storage means 3.

〔作用〕[Effect]

本発明では、リソース供給量情報とリソース消費量情報
がすべてのリソース源について時間に対して階段的に変
化する関数の形式で表わされるので、リソース供給量情
報とリソース消費量情報との差分値として求まるリソー
ス供給残量情報もまた。すべてのリソース源について時
間に対して階段的に変化する関数の形式で表わされるこ
とになる。これから、スケジューリング実行手段4は。
In the present invention, since resource supply amount information and resource consumption amount information are expressed in the form of a function that changes stepwise with respect to time for all resource sources, the difference value between resource supply amount information and resource consumption amount information is The remaining resource supply information is also determined. All resource sources will be expressed in the form of a function that changes stepwise with respect to time. From now on, the scheduling execution means 4.

ミッション設定手段1により次々と設定されていくこと
になるスケジューリング対象ミソシランのスケジューリ
ングを、リソース源の種類によらない統一的な手法を繰
返していくことでスケジューリングできることになる。
Scheduling of the scheduling targets that are successively set by the mission setting means 1 can be performed by repeating a unified method regardless of the type of resource source.

更に、供給と消費という資源配分問題を有するあらゆる
ミッションに対してのスケジューリングを可能とする。
Furthermore, it enables scheduling for any mission that has resource allocation problems of supply and consumption.

汎用的なミッション・スケジューリング装置を構成する
ことができることになる。
This makes it possible to configure a general-purpose mission scheduling device.

〔実施例〕〔Example〕

以下、実施例に従って本発明の詳細な説明する。 Hereinafter, the present invention will be explained in detail according to examples.

本発明を実現するためのシステム構成図を第2図に示す
0図中、20はESltELL、  24はUDF、 
25はUTILISP、 26はTSS、27はFOR
TRAN、 28はGSP、29はスケジュールファイ
ルである。エキスパートシステム構築ツールとしてのE
SIIELL20は、  [ITILISP 25の環
境下で動作して、推論エンジン21と、知識ベースとな
るフレームファイル22及びKSファイル23を構築す
る。  [1DF24は、  UTILISP25の関
数が使えるような形にするために設けられており、リソ
ース供給残量等の計算をする。  FORTRAN 2
7とGSP28はマンマシンインターフェースの向上の
ために設けられており、スケジュールファイル29には
求められたミッション・スケジュールが格納されること
になる。
A system configuration diagram for realizing the present invention is shown in FIG. 2, in which 20 is ESltELL, 24 is UDF,
25 is UTILISP, 26 is TSS, 27 is FOR
TRAN, 28 is a GPS, and 29 is a schedule file. E as an expert system construction tool
The SIIELL 20 operates under the ITILISP 25 environment and constructs the inference engine 21 and the frame file 22 and KS file 23 that serve as the knowledge base. [1DF24 is provided to make the functions of UTILISP25 usable, and calculates the remaining amount of resource supply, etc. FORTRAN 2
7 and GPS 28 are provided to improve the man-machine interface, and the schedule file 29 stores the required mission schedule.

フレームファイル22には、JEMの各リソース源のリ
ソース供給量情報を表わすところのリソースフレーム2
2aと、JEMで実施されることになる各ミッションの
リソース消費量情報を表わすところのミッションフレー
ム22bが、意味ネットワークの一表現であるところの
フレーム構造をもって格納されることになる。第3図に
このリソースフレーム22aの一例を、また第4図にこ
のミッションフレーム22bの一例を示す。第3図に示
すように、電力、クルーといったJEMのリソース源の
リソース供給量は時間とともに変化することになるが1
本発明ではこれを階段状の関数で近値して表現し、この
ようにパターン化されたリソース供給量がリソースフレ
ーム22aで時刻と値のペアの組合わせで表わされるこ
とになる。
The frame file 22 includes a resource frame 2 that represents resource supply amount information of each resource source of JEM.
2a and a mission frame 22b representing resource consumption information of each mission to be implemented in JEM are stored with a frame structure that is an expression of a semantic network. FIG. 3 shows an example of this resource frame 22a, and FIG. 4 shows an example of this mission frame 22b. As shown in Figure 3, the resource supply amount of JEM resource sources such as electric power and crew changes over time.
In the present invention, this is expressed as an approximate value using a step-like function, and the resource supply amount patterned in this way is represented by a combination of time and value pairs in the resource frame 22a.

そしてこのリソースフレーム22aには、リソース供給
量能力を表わすところの面積が併わせで記述されるよう
構成される。同様に、第4図に示すように、ミッション
がその実施にあたって必要とするリソースの消費量もま
た時間に対しての階段状の関数で近値して表現し、この
ようにパターン化されたミッションのリソース消費量が
ミッションフレーム22bで時刻と値のベアの組合わせ
で表わされることになる。そしてこのミッションフレー
ム22bには、ミッションのリソース消費特性を表わす
ところの面積(全リソース消費量)。
The resource frame 22a is configured such that the area representing the resource supply capacity is also described. Similarly, as shown in Figure 4, the resource consumption required for a mission to carry out its execution is also expressed as a step-like function with respect to time, and the mission The resource consumption amount is represented by a bare combination of time and value in the mission frame 22b. The mission frame 22b has an area (total resource consumption) representing the resource consumption characteristics of the mission.

高さ(最大リソース消費it) 、長さ(消費時間)が
併わせで記述されるよう構成される。
It is configured so that the height (maximum resource consumption IT) and length (consumed time) are described together.

このように本発明では、JEMのすべてのリソース源に
対して、リソース供給量とリソース消費量を階段的な関
数の形式で共通的に表現するよう構成するものである 次に、推論エンジン21の作業領域として使われること
になる黒板について説明する。黒板とは意味ネットワー
クの一表現であって、属性とその属性のもつ値とを対応
付けるノードを基本単位として、このノード間をリンク
をもって意味付けるものである0本発明の黒板では、第
5図に示すように、“管理”、“計画1.“リソース1
.“解”という4種類のノードが用意されることになる
。この管理ノードは、リソースの種類とスケジューリン
グ期間とミッションの種類とスケジューリング手法とを
管理し、計画ノードは、ミッションのスケジューリング
のための特性データを管理し、リソースノードはリソー
ス供給パターンを管理するものである。そして、計画ノ
ード間は、前計画と次計画という関係で互いにリンクさ
れ、計画ノードとリソースノード間は、リソースの供給
消費という関係で互いにリンクされることになる。
In this way, the present invention is configured to commonly express the resource supply amount and resource consumption amount in the form of a stepwise function for all resource sources of JEM.Next, the inference engine 21 Describe the blackboard that will be used as a work area. A blackboard is an expression of a semantic network, where the basic unit is a node that associates an attribute with a value of that attribute, and meaning is given by links between these nodes. As shown, “Manage”, “Plan 1.”Resource 1
.. Four types of nodes called "solutions" will be prepared. This management node manages resource types, scheduling periods, mission types, and scheduling methods, the planning node manages characteristic data for mission scheduling, and the resource node manages resource supply patterns. be. Plan nodes are linked to each other in the relationship of previous plan and next plan, and plan nodes and resource nodes are linked to each other in the relationship of supply and consumption of resources.

次に、第6図に示す知識源遷移図に従って1本発明のミ
ッション・スケジューリング装置がどのようにしてミッ
ションのスケジューリングを実現することになるのかに
ついて説明する。ここで。
Next, it will be explained how the mission scheduling device of the present invention realizes mission scheduling according to the knowledge source transition diagram shown in FIG. 6. here.

第6図に示す“初期設定KS”、“可能時間帯計算KS
”、“割付時刻決定KS”、“新パターン生成KS”、
“スケジューリング生成KS”、“スケジューリング失
敗KS”及び“バックトラックKS”という知識源は、
第2図で示したに、Sファイル23に格納されることに
なる。これらの知識源は推論の手順を定めるもので基本
的には。
“Initial setting KS” and “possible time period calculation KS” shown in Figure 6
”, “allocation time determination KS”, “new pattern generation KS”,
The knowledge sources “scheduling generation KS”, “scheduling failure KS” and “backtracking KS” are
As shown in FIG. 2, the data will be stored in the S file 23. These knowledge sources basically define the procedure for reasoning.

1F  条件 THEN  結論/行為といつ形式のプ
ロダクションルールによって記述されるものであり、推
論エンジン21がフレームファイル22の格納情報を使
ってこれらの知識源に基づいて推論を実行していくこと
で、ミッションのスケジューリングが実現されることに
なる。
1F Conditions are described by production rules in the form of conclusion/action and when, and the inference engine 21 executes inference based on these knowledge sources using information stored in the frame file 22, thereby achieving the mission. scheduling will be realized.

(イ)初期設定KS 最初に実行されることになる初期設定KSは。(b) Initial setting KS The initial setting KS that will be executed first is:

作業領域の確保とミッションの順序付と初期値の設定を
行うための知識源である。この初期設定KSの実行にお
いては、まずミッションのスケジューリングの際の制限
条件となるリソースの種類、スケジューリング期間スケ
ジェーリングミソシッン名及びスケジューリング手法が
黒板の管理ノードに設定されることになる。
It is a knowledge source for securing a work area, ordering missions, and setting initial values. In executing this initial setting KS, first, the resource type, the scheduling period, the scheduling method name, and the scheduling method, which are the limiting conditions for mission scheduling, are set in the management node of the blackboard.

次に、リソースフレーム22aとミッションフレーム2
2bの格納データを使い、ミッションのスケジューリン
グの順序が決定されることになる。この順序付は、下式
に従ってリソース消費率の最も大きいリソース(以下D
Rと略す)リソースAiの供給パターンの面積 が求まると、スケジューリング手法が集中化スケジュー
リング(ミッションをスケジューリング期間の前半部に
集中させるスケジューリング)のときには、各ミッショ
ン毎に下式のSiを算出し。
Next, the resource frame 22a and the mission frame 2
The mission scheduling order will be determined using the data stored in 2b. This ordering is performed using the resource with the highest resource consumption rate (hereinafter referred to as D) according to the formula below.
When the area of the resource Ai supply pattern (abbreviated as R) is determined, when the scheduling method is centralized scheduling (scheduling in which missions are concentrated in the first half of the scheduling period), calculate Si in the following formula for each mission.

Si=α・ki+β・1i ki:DRの消費面積の小さい順の通し番号li:DR
の消費時間の短い順の通し番号α、β:消費面積と消費
時間の重み係数このSiの大きい順にスケジューリング
の順序を定めるとともに1分散化スケジューリング(ミ
ッションをスケジューリング期間の全般に分散させるス
ケジューリング)のときには、各ミッション毎に下式の
Stを算出し。
Si=α・ki+β・1i ki: Serial number in descending order of consumed area of DR li: DR
Serial numbers α and β in descending order of consumed time: weighting coefficients for consumed area and consumed time The scheduling order is determined in ascending order of this Si, and in the case of 1 distributed scheduling (scheduling that distributes missions throughout the scheduling period), Calculate St using the following formula for each mission.

Si=α・ki+r−hi ki:DRの消費面積の小さい順の通し番号hi:DR
の最大消費値の小さい順の通し番号 α、γ:消費面積と最大消費値の重み係数このSiの大
きい順にスケジューリングの順序を定めることで求めら
れることになる。
Si=α・ki+r−hi ki: Serial number in descending order of consumed area of DR hi: DR
Serial numbers α and γ in descending order of maximum consumption value: Weighting coefficients for consumption area and maximum consumption value This is determined by determining the scheduling order in descending order of Si.

このような評価式に従ってスケジューリングの順序を定
めたのは、大きいものからパフキングしていった方が解
が求まり易いからであり。
The reason for determining the scheduling order according to such an evaluation formula is that it is easier to find a solution by puffing from the largest one.

更に、集中化スケジューリングのときには横長のパター
ンをもつミッションが順序的に後になると、また分散化
スケジューリングのときには高さの高いパターンをもつ
ミッションが順序的に後になるとスケジューリングが困
難になり易いからである。
Furthermore, scheduling tends to become difficult if a mission with a horizontally long pattern comes later in the order when using centralized scheduling, or if a mission with a tall pattern comes later in order when using decentralized scheduling.

このようにしてスケジューリングの順序付が定まると、
第5図にも示すように、この順序通りに黒板の管理ノー
ドの“ミッション名”を再登録(第5図の例ではA3→
A1→Bt)シ直すとともに、計画ノードを生成してこ
の順序通りのミッション名を登録して、対応するリソー
スノードにリンクポインタを張る処理を行う、そして、
スケジューリングの開始のために、第5図のグローバル
変数領域に計画1ノードに登録されている最もスケジュ
ーリング順序の早いミッション名を登録(第5図の例で
はA3)するとともに、計画1ノードがリンクするリソ
ースノードの“新パターンゝに、各々のリソース源のリ
ソース供給量を表わすところのリソースフレーム22a
の供給パターンを設定することになる。
Once the scheduling order is determined in this way,
As shown in Figure 5, the "mission name" of the management node on the blackboard is re-registered in this order (in the example in Figure 5, A3 →
A1 → Bt) At the same time, create a plan node, register the mission name in this order, and perform the process of attaching a link pointer to the corresponding resource node, and
To start scheduling, register the mission name with the earliest scheduling order registered in the Plan 1 node in the global variable area in Figure 5 (A3 in the example in Figure 5), and link the Plan 1 node. A resource frame 22a representing the resource supply amount of each resource source in the “new pattern” of resource nodes.
supply pattern will be set.

(山)可能時間帯計算KS 初期設定KSに続いて実行されることになる可能時間帯
計算KSは、先ずグローバル変数領域の指している計画
ノードのミッションに対してリソース供給可能であると
ころの時間帯を求める。可能時間帯の一例を第7図に示
す、この可能時間帯を求める方法は第8図に示すように
(Mountain) Possible time period calculation KS Possible time period calculation KS, which will be executed following the initial setting KS, first calculates the time during which resources can be supplied to the mission of the plan node pointed to by the global variable area. Ask for an obi. An example of a possible time period is shown in FIG. 7, and a method for determining this possible time period is shown in FIG.

ミッションのリソース消費パターンをそのパターンに最
大的に包含される四角形(以下最大被包含四角形という
)で分解するとともに、リソースのリソース供給パター
ンも同様に最大被包含四角形で分解し、この分解により
求まるこれらの各々の四角形の大小を比較することで実
現されることになる。このような処理により、グローバ
ル変数領域の指している計画ノードがリンクしているリ
ソース毎に可能時間帯が求まるので、その共通部分をと
ることでミッションのスケジューリング可能時間帯が求
まることになる。このようにして求められるスケジュー
リング可能時間帯は、計画ノードの“スケジュール可能
時間帯”に設定される。
The resource consumption pattern of a mission is decomposed by the rectangle that is maximally included in the pattern (hereinafter referred to as the maximum included rectangle), and the resource supply pattern of the resource is similarly decomposed by the maximum included rectangle. This is achieved by comparing the size of each rectangle. Through such processing, the possible time slots are determined for each resource linked to the planning node pointed to by the global variable area, and by taking the common part, the schedulable time slot for the mission is determined. The schedulable time slot obtained in this way is set as the "schedulable time slot" of the planning node.

更にこの可能時間帯計算KSでは、求められたスケジュ
ーリング可能時間帯の中からスケジューリング時刻の候
補選定を行う、このスケジューリング時刻の候補選定は
、集中化スケジューリングのときには、スケジューリン
グ可能時間帯中にある妥当な時間幅Tの間隔をもって選
択されるとともに1時刻列の時刻順に従つて優先度が定
められる。また分散化スケジューリングのときには、ス
ケジューリング可能時間帯がある妥当な時間幅Tより長
い場合には、リソース残量パターンを検索して最も残量
値の大きい2点の時刻が、そしてスケジューリング可能
時間帯がTより短い場合にはその両端の時刻がスケジュ
ーリング時刻の候補とされ、優先度はリソース残量の大
きい順に定められる。
Furthermore, in this possible time slot calculation KS, scheduling time candidates are selected from among the determined available schedulable time slots.In the case of centralized scheduling, this selection of scheduling time candidates They are selected at intervals of time width T, and priorities are determined according to the time order of one time sequence. In addition, during distributed scheduling, if the schedulable time period is longer than a certain reasonable time width T, the resource remaining amount pattern is searched and the two points with the largest remaining amount value are found, and the schedulable time period is If it is shorter than T, the times at both ends are taken as scheduling time candidates, and the priority is determined in descending order of the remaining resource amount.

このような選択基準に従ってスケジューリング候補時刻
を選択したのは、ある時刻でスケジューリングが失敗し
たならばその近傍もまた失敗する可能性が高いことから
ある程度離れた時刻で再試行すべきだからであり、集中
化スケジューリングのときにはスケジューリング期間の
前半部にできるだけ多くのミッションを集中的に実施す
ることを最適化の目的としているからであり1分散化ス
ケジューリングのときにはリソース残量を平均的に消費
することをスケジューリング最適化の目的とするからで
ある。このようにして求められたスケジューリング時刻
の候補は、優先順に従ってソートされて計画ノードの“
候補時刻”にと設定される。
The reason why we selected scheduling candidate times according to these selection criteria is that if scheduling fails at a certain time, there is a high possibility that scheduling will also fail at that time, so it should be retried at a time a certain distance away. In decentralized scheduling, the purpose of optimization is to intensively execute as many missions as possible in the first half of the scheduling period, and in decentralized scheduling, the purpose of optimization is to averagely consume the remaining resources. This is because it is the purpose of The scheduling time candidates obtained in this way are sorted according to priority and
"Candidate time" is set.

(ハ)割付時刻決定KS 可能時間帯計算KSに続いて実行されることになる割付
時刻決定KSは、計画ノードに設定されたスケジューリ
ング時刻の候補時刻中で最も優先順序の高い時刻を計画
ノードの“割付時刻”に設定するとともに、“候補時刻
”よりその時刻を削除するための知識源である。この知
vh源を実行することで試行するスケジューリング時刻
が設定されることになる。
(C) Allocation time determination KS The allocation time determination KS, which is executed following the possible time slot calculation KS, selects the time with the highest priority among the scheduling time candidate times set in the planning node. This is a knowledge source for setting the time in the "assigned time" and deleting that time from the "candidate time". By executing this knowledge vh source, the scheduling time to try is set.

(=)新パターン生成KS 新パターン生成KSは、スケジューリング時刻が設定さ
れたときに、下式に従ってリソース供給残量を計算し。
(=) New pattern generation KS The new pattern generation KS calculates the remaining amount of resource supply according to the following formula when the scheduling time is set.

リソース供給残量= (リソース供給量)−(リソース消費量)この計算によ
り求まるリソース供給残量をグローバル変数領域の指す
計画ノードの次の計画ノードがリンクするリソースノー
ドの“新パターン”にと設定する0本発明では、すべて
のリソース源についてリソース供給量とリソース消費量
を共に時間に対して階段的に変化する関数の形式で表わ
しであるので、第9図に示すように。
Remaining resource supply amount = (Resource supply amount) - (Resource consumption amount) Set the remaining resource supply amount found by this calculation to the “new pattern” of the resource node linked to the next plan node of the plan node pointed to by the global variable area. In the present invention, the resource supply amount and the resource consumption amount for all resource sources are both expressed in the form of a function that changes stepwise with respect to time, as shown in FIG.

これらの差分値として求まるリソース供給残量も同様に
時間に対して階段的に変化する関数の形式で表わされる
ことになる。
The remaining amount of resource supply, which is determined as the difference between these values, is also expressed in the form of a function that changes stepwise with respect to time.

そして1本パターン生成KSは、グローバル変数領域が
指す計画ノードを次の計画ノードに更新しリンクさせて
1次のミッションのスケジューリングを行うために可能
時間帯計算KSを発行するための知識源となっている。
The single pattern generation KS becomes a knowledge source for updating and linking the planning node pointed to by the global variable area to the next planning node and issuing the possible time slot calculation KS in order to schedule the first mission. ing.

従って。Therefore.

“新パターン”に設定されるリソース供給残量が1次の
ミッションへのリソース供給量としてセットされて1次
の優先順序のミッションのスケジューリングの試行が実
行されることになる。
The resource supply remaining amount set in the "new pattern" is set as the resource supply amount for the primary mission, and an attempt is made to schedule the mission of the primary priority order.

他方、この知識源は、もしもすべてのミッションのスケ
ジューリンが終了していれば、スケジューリング成功K
Sを発行する。
On the other hand, this knowledge source indicates that if the scheduling of all missions is completed, then the scheduling is successful.
Issue S.

このように3本発明によれば、ミッションのスケジュー
リングを実行する可能時間帯計算KSをすべてのリソー
ス源に対して共通にできるとともに、すべてのミッショ
ンに対しても共通にできることになる。
As described above, according to the present invention, the possible time slot calculation KS for executing mission scheduling can be made common to all resource sources, and also made common to all missions.

(本)バンクトラックKS バンクトランクKSは、可能時間帯計算KSの実行でス
ケジューリング可能時間帯が求まらないときに、グロー
バル変数領域の指す計画ノードのミッションの“候補時
刻”が存在する場合には、そのミッションのスケジュー
ル解の候補で、試行されていないものが残っているから
(Book) Bank Track KS Bank Trunk KS is used when a schedulable time slot cannot be determined by executing the available time slot calculation KS, and there is a "candidate time" for the mission of the plan node pointed to by the global variable area. is because there are untried schedule solutions for that mission.

それらを試行してみるために1割付時刻決定KSを発行
する。又、“候補時刻”が存在しない場合、そのミッシ
ョンの解の候補をすべて試行しても、そのミッションの
スケジューリングができなかったことを意味し、従って
、1つ手前のミッションのスケジューリングをやり直し
く再試行)する必要があるので、グローバル変数領域を
、それが指す計画ノードの前計画リンクが指す計画ノー
ドに新たに設定し直して、再びバックトラックKSに入
るための知m[である、他方、この際91つ手前のミッ
ションすら無くなった場合、ヒユーリスティックに発生
した探索木の技をすべて探索し終えたことになるので、
スケジュー几グ失敗KSを発行する。このように、この
知識源を実行することで、途中でスケジューリングがう
まくいかなくなったミッションのスケジューリングが縦
型探索の原理に基づき、再度試行されることになる。
In order to try them out, a 1 allocation time determination KS is issued. Also, if there is no "candidate time", it means that the mission could not be scheduled even if all the solution candidates for that mission were tried, and therefore, it is necessary to reschedule the previous mission. Since it is necessary to re-set the global variable area to the plan node pointed to by the previous plan link of the plan node it points to, the knowledge m[, on the other hand, to enter the backtrack KS again. At this time, if even the previous 91 missions are gone, it means that you have finished exploring all the search tree techniques that occurred in the heuristic.
A scheduling failure KS is issued. In this way, by executing this knowledge source, the scheduling of a mission whose scheduling has failed midway through will be retried based on the principle of vertical search.

(へ)スケジューリング成功KS すべてのミッションのスケジューリングが成功裏に終了
した時、この知識源が実行され、そのスケジュール解、
即ちすべてのミッションの実験開始時刻をクルーに知ら
せるとともに、第13図で示した評価計算式に従って、
解の集中度合、若しくは分散度合の評価値を算出してク
ルーに知らせる。
(to) Scheduling success KS When the scheduling of all missions is completed successfully, this knowledge source is executed and its schedule solution,
In other words, while informing the crew of the experiment start time for all missions, according to the evaluation formula shown in Figure 13,
The evaluation value of the degree of concentration or degree of dispersion of the solution is calculated and notified to the crew.

更に、要求に応じて、別解の探索に入る場合。Furthermore, if requested, we may start searching for alternative solutions.

バックトラックKSを発行する。Issue backtrack KS.

(ト)スケジューリング失敗KS この知識源が起動されるのは、1つも解が見つからず、
スケジューリングが失敗に終わった場合か、別解をすべ
て探索し尽くして終了する場合であり、その旨をクルー
に知らせて終了する。
(g) Scheduling failure KS This knowledge source is activated when no solution is found.
This is when the scheduling ends in failure, or when all alternative solutions have been explored and the process is terminated, and the crew is notified to that effect and the process is terminated.

このように1本発明では、推論エンジン21は。Thus, in one embodiment of the present invention, the inference engine 21.

初期設定KSによって定められる優先順序に従ってスケ
ジューリングの対象となるミッションの順序を定め、そ
して可能時間帯計算KSによって定められるスケジュー
リング時刻順にその対象ミッションのスケジューリング
を実行していくことになる。
The order of the missions to be scheduled is determined according to the priority order determined by the initial setting KS, and the scheduling of the target missions is executed in the order of the scheduling time determined by the possible time slot calculation KS.

以上の説明において、集中化スケジューリングはスケジ
ューリング期間の前半部に集中させる例をもって示した
が、スケジューリング期間の後半部に集中させることも
可能である。このときは時刻の遅い方に高い優先度を与
えることになる。
In the above description, centralized scheduling was shown using an example in which scheduling is concentrated in the first half of the scheduling period, but it is also possible to concentrate in the latter half of the scheduling period. In this case, higher priority is given to the later time.

また、第5図で用いた黒板は、フレーム構造で実現する
ことも可能であり、一方リソースフレームとミッション
フレームは、フレーム構造の意味ネットワークをもって
説明したが、これに限られることなく、これらはオブジ
ェクト指向型の他の意味ネットワークによって表現する
ことも可能である。 更に本発明はJEMに限られるこ
とな(。
Furthermore, the blackboard used in Fig. 5 can also be realized with a frame structure, while the resource frame and mission frame have been explained using the semantic network of the frame structure. It is also possible to express it by other oriented semantic networks. Furthermore, the present invention is not limited to JEM (.

リソース供給能力の量られている地上における実験設備
での実験スケジューリングに対しても同様な効果を発揮
することができるのである。
A similar effect can be achieved for experiment scheduling at ground-based experimental facilities where resource supply capacity is limited.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上説明したように1本発明によれば、全く異なる種類
のリソースを使用するミッションに対しても共通する手
法によりミッションのスケジューリングが可能になるの
みならず、宇宙基地以外の他分野の「スケジューリング
問題」であっても。
As explained above, according to the present invention, it is not only possible to schedule missions using a common method even for missions that use completely different types of resources, but also to solve "scheduling problems" in fields other than space bases. ” even if it is.

その制約条件の意味が1本出願の階段的に変化する関数
の形式で記述できれば、スケジューリング可能となるの
で、汎用的なスケジューリング装置が堤供できることに
なる。
If the meaning of the constraint condition can be described in the form of a function that changes stepwise according to the present application, scheduling becomes possible, and a general-purpose scheduling device can be provided.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は本発明の原理説明図。 第2図は本発明のシステム構成図。 第3図はリソースフレームの説明図。 第4図はミッションフレームの説明図。 第5図は本発明の黒板の構成図。 第6図は本発明の知識源遷移図。 第7図は可能時間帯計算の説明図。 第8図は最大被包含四角形への分解の説明図。 第9図はリソース供給残量の説明図。 第10図はスケジューリングの制約条件の説明図。 第11図はスケジューリングシステムの運用概念図。 第12図は組み合わせ的爆発の説明図。 第13図はスケジューリングの評価値の説明図。 図中、1はミッション設定手段、2は消費パターン格納
手段、3は供給パターン格納手段、4はスケジェーリン
グ実行手段、5は供給パターン更新手段である。
FIG. 1 is a diagram explaining the principle of the present invention. FIG. 2 is a system configuration diagram of the present invention. FIG. 3 is an explanatory diagram of a resource frame. FIG. 4 is an explanatory diagram of the mission frame. FIG. 5 is a block diagram of the blackboard of the present invention. FIG. 6 is a knowledge source transition diagram of the present invention. FIG. 7 is an explanatory diagram of possible time slot calculation. FIG. 8 is an explanatory diagram of decomposition into maximum included rectangles. FIG. 9 is an explanatory diagram of the remaining resource supply amount. FIG. 10 is an explanatory diagram of scheduling constraints. FIG. 11 is a conceptual diagram of the operation of the scheduling system. Figure 12 is an explanatory diagram of combinatorial explosion. FIG. 13 is an explanatory diagram of scheduling evaluation values. In the figure, 1 is a mission setting means, 2 is a consumption pattern storage means, 3 is a supply pattern storage means, 4 is a scheduling execution means, and 5 is a supply pattern updating means.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 リソース源からのリソース供給能力とミッションによる
リソース消費とを含む制約条件の下でミッションのスケ
ジューリングを決定するためのミッション・スケジュー
リング装置において、スケジューリング対象ミッション
を設定するミッション設定手段(1)と、このスケジュ
ーリング対象ミッションのリソース消費量情報を格納す
る消費パターン格納手段(2)と、リソース源のリソー
ス供給量情報を格納する供給パターン格納手段(3)と
、上記消費パターン格納手段(2)のリソース消費量情
報と上記供給パターン格納手段(3)のリソース供給量
情報とを比較し、リソース消費量情報がリソース供給量
情報に包含される条件の下でスケジューリング対象ミッ
ションのスケジューリングを実行するスケジューリング
実行手段(4)と、このスケジューリング実行手段(4
)がスケジューリングを実行したときにリソース源のリ
ソース供給残量情報を求めるとともに、求められたリソ
ース供給残量情報を新たなリソース供給量情報として上
記供給パターン格納手段(3)にと格納する供給パター
ン更新手段(5)とを備え、 上記供給パターン格納手段(3)は、すべてのリソース
源のリソース供給量情報を時間に対して階段的に変化す
る関数の形式で表わして格納するとともに、上記消費パ
ターン格納手段(2)は、すべてのリソース源に関して
のリソース消費量情報を時間に対して階段的に変化する
関数の形式で表わして格納するように構成されてなるこ
とを、特徴とするミッション・スケジューリング装置。
[Claims] In a mission scheduling device for determining mission scheduling under constraint conditions including resource supply capacity from a resource source and resource consumption by a mission, a mission setting means ( 1), consumption pattern storage means (2) for storing resource consumption information of this scheduled mission, supply pattern storage means (3) for storing resource supply amount information of resource sources, and the consumption pattern storage means ( The resource consumption information in 2) is compared with the resource supply amount information in the supply pattern storage means (3), and the scheduling target mission is scheduled under the condition that the resource consumption information is included in the resource supply amount information. a scheduling execution means (4) for
) determines resource supply remaining amount information of a resource source when scheduling is executed, and stores the determined resource supply remaining amount information in the supply pattern storage means (3) as new resource supply amount information. The supply pattern storage means (3) stores resource supply amount information of all resource sources expressed in the form of a function that changes stepwise with respect to time, and A mission characterized in that the pattern storage means (2) is configured to store resource consumption information regarding all resource sources expressed in the form of a function that changes stepwise with respect to time. Scheduling device.
JP63041367A 1988-02-24 1988-02-24 Mission scheduling device Pending JPH01216476A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP63041367A JPH01216476A (en) 1988-02-24 1988-02-24 Mission scheduling device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP63041367A JPH01216476A (en) 1988-02-24 1988-02-24 Mission scheduling device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH01216476A true JPH01216476A (en) 1989-08-30

Family

ID=12606477

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP63041367A Pending JPH01216476A (en) 1988-02-24 1988-02-24 Mission scheduling device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH01216476A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04182773A (en) * 1990-11-17 1992-06-30 Fujitsu Ltd Mission scheduling device

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59214964A (en) * 1983-05-20 1984-12-04 Hitachi Ltd Conversational scheduling system
JPS6123003A (en) * 1984-07-09 1986-01-31 Hitachi Ltd Schedule drawing method

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59214964A (en) * 1983-05-20 1984-12-04 Hitachi Ltd Conversational scheduling system
JPS6123003A (en) * 1984-07-09 1986-01-31 Hitachi Ltd Schedule drawing method

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04182773A (en) * 1990-11-17 1992-06-30 Fujitsu Ltd Mission scheduling device

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Basnet et al. Scheduling and control of flexible manufacturing systems: a critical review
O'GRADY et al. An intelligent cell control system for automated manufacturing
Ow et al. Viewing scheduling as an opportunistic problem-solving process
Munoz-Morera et al. Assembly planning for the construction of structures with multiple UAS equipped with robotic arms
Shaw et al. Automatic planning and flexible scheduling: a knowledge-based approach
Fisher Optimal solution of scheduling problems using Lagrange multipliers: Part II
Ben-Arieh et al. Knowledge based routing and sequencing for discrete part production
Camacho et al. A multi-agent architecture for intelligent gathering systems
JPH01216476A (en) Mission scheduling device
CN116883704A (en) Giant constellation collaborative earth observation task planning optimization method, equipment and medium
Rahimifard et al. Simultaneous scheduling of workpieces, fixtures and cutting tools within flexible machining cells
CN112446484A (en) Multitask training cluster intelligent network system and cluster network optimization method
Levin Some fleet routing and scheduling problems for air transportation systems
JPH01201770A (en) Mission scheduling device
Sawik A multilevel machine and vehicle scheduling in a flexible manufacturing system
Chien et al. Resource scheduling for a network of communications antennas
Coles et al. On-board planning for robotic space missions using temporal pddl
Guettier et al. Constraint Model-based Planning and Scheduling with Multiple Resources and Complex Collaboration Schema.
JPH01201703A (en) Resource suppliable time zone calculating device
Emerson et al. Development of a constraint-based airlift scheduler by program synthesis from formal specifications
Guettier et al. Multi-levels planning for spacecraft autonomy
Budijati et al. Dynamic programming to solve picking schedule at the tea plantation
Findler et al. Perceiving and planning before acting: An approach to enhance global network coherence
CN111311037A (en) Method for compiling custom construction plan, progress summarizing and data analysis
Maillard et al. Sailing Towards an Expressive Scheduling Language for Europa Clipper