JPH076186A - 資源アロケーティングシステムおよび方法 - Google Patents
資源アロケーティングシステムおよび方法Info
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- JPH076186A JPH076186A JP31870993A JP31870993A JPH076186A JP H076186 A JPH076186 A JP H076186A JP 31870993 A JP31870993 A JP 31870993A JP 31870993 A JP31870993 A JP 31870993A JP H076186 A JPH076186 A JP H076186A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F13/00—Interconnection of, or transfer of information or other signals between, memories, input/output devices or central processing units
- G06F13/10—Program control for peripheral devices
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F15/00—Digital computers in general; Data processing equipment in general
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- Engineering & Computer Science (AREA)
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 資源のアロケーションとスケジューリング用
のシステムを提供。 【構成】 入力パラメータ集合を受ける第1機構と、該
パラメータに従いデータ処理を行う第2機構(106) を有
し、この第2機構は、アセットスケジュールの集合を発
生する第3機構(114) と、該スケジュールの組合せの1
セットを供給する第4機構(122) と、アロケーションス
ケジュールの1セットを供給し評価する第5機構(126)
を含み、該アロケーションスケジュールの該セットに従
い資源をアロケートする第6機構(110) に出力する資源
アロケートシステムであり、例えば、入力データをフォ
ーマットし、切替え操作により該データを第2機構(10
6) に入力しスケジュールの発生、格納、評価および優
先付け処理を行う。削減されたスケジュールの組合せセ
ットは、数回の繰返し後にランダムなセットとして供給
するため再生される。選択されたスケジュールとその効
果度レートは表示される。
のシステムを提供。 【構成】 入力パラメータ集合を受ける第1機構と、該
パラメータに従いデータ処理を行う第2機構(106) を有
し、この第2機構は、アセットスケジュールの集合を発
生する第3機構(114) と、該スケジュールの組合せの1
セットを供給する第4機構(122) と、アロケーションス
ケジュールの1セットを供給し評価する第5機構(126)
を含み、該アロケーションスケジュールの該セットに従
い資源をアロケートする第6機構(110) に出力する資源
アロケートシステムであり、例えば、入力データをフォ
ーマットし、切替え操作により該データを第2機構(10
6) に入力しスケジュールの発生、格納、評価および優
先付け処理を行う。削減されたスケジュールの組合せセ
ットは、数回の繰返し後にランダムなセットとして供給
するため再生される。選択されたスケジュールとその効
果度レートは表示される。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、リソース、すなわち資
源のアロケーティングおよびスケジューリングのための
システムおよびその手法に関する。詳しくは、本発明
は、資源を時間的( 時系列的) にアロケーティングすな
わち割当および、スケジューリングするための方法およ
び装置に関する。(例えば、軍用アプリケーション)本
発明について、ここではある実施例を記述し開示しては
いるが、本発明はその内容には限定されない。当業者
は、本発明の極めて有益であるこの開示内容に基づき、
本実施例の要旨の範囲内で更なる変形実施や応用実施も
可能である。
源のアロケーティングおよびスケジューリングのための
システムおよびその手法に関する。詳しくは、本発明
は、資源を時間的( 時系列的) にアロケーティングすな
わち割当および、スケジューリングするための方法およ
び装置に関する。(例えば、軍用アプリケーション)本
発明について、ここではある実施例を記述し開示しては
いるが、本発明はその内容には限定されない。当業者
は、本発明の極めて有益であるこの開示内容に基づき、
本実施例の要旨の範囲内で更なる変形実施や応用実施も
可能である。
【0002】
【従来の技術】資源の最適なアロケーティングおよびス
ケジューリングを行うことは容易ではないが、商業上,
工業上および、軍用アプリケーション等における試みは
大規模に行われている。従来の資源アロケーション手法
は、最適なアロケーション・スケジュールにおいて、す
べての可能な組合せを検査するためにスーパーコンピュ
ーターを用いて大がかりなサーチを行っている。この技
術では、集中的な計算をしても1つの実行プランの完了
する所要時間が約1ケ月を要する。よって、このような
スーパーコンピューターを利用した資源管理の従来の方
法は、時間的な状況において限界である。
ケジューリングを行うことは容易ではないが、商業上,
工業上および、軍用アプリケーション等における試みは
大規模に行われている。従来の資源アロケーション手法
は、最適なアロケーション・スケジュールにおいて、す
べての可能な組合せを検査するためにスーパーコンピュ
ーターを用いて大がかりなサーチを行っている。この技
術では、集中的な計算をしても1つの実行プランの完了
する所要時間が約1ケ月を要する。よって、このような
スーパーコンピューターを利用した資源管理の従来の方
法は、時間的な状況において限界である。
【0003】資源管理の他の方法は、コマンドと、コミ
ュニケーションズおよび、インテリジェント( C3I)
ワークステーションのそれぞれを使用するものである。
このC3Iワークステーションは、戦場の近辺での分析
またはバリデーション( 妥当性処理) をすることなく、
C3Iプランナーに資源のアロケーションおよびスケジ
ューリングを行わせる。リモートC3Iワークステーシ
ョンとは、従来のスーパーコンピュータより劣る計算能
力を有したポータブルユニットである。残念ながら、一
般的にこのリモートC3Iワークステーションを有する
コンピュータは、ある実行プランを完成するために必要
となる十分な計算能力を有していない。
ュニケーションズおよび、インテリジェント( C3I)
ワークステーションのそれぞれを使用するものである。
このC3Iワークステーションは、戦場の近辺での分析
またはバリデーション( 妥当性処理) をすることなく、
C3Iプランナーに資源のアロケーションおよびスケジ
ューリングを行わせる。リモートC3Iワークステーシ
ョンとは、従来のスーパーコンピュータより劣る計算能
力を有したポータブルユニットである。残念ながら、一
般的にこのリモートC3Iワークステーションを有する
コンピュータは、ある実行プランを完成するために必要
となる十分な計算能力を有していない。
【0004】そこで、従来より当分野では、処理時間に
おいても満足できるような、時系列的に資源のアロケー
ティングおよびスケジューリングを行うシステムが必要
とされていた。
おいても満足できるような、時系列的に資源のアロケー
ティングおよびスケジューリングを行うシステムが必要
とされていた。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、上述
の不具合を解決し所望の性能を有する資源アロケーショ
ンシステムを提供することにある。
の不具合を解決し所望の性能を有する資源アロケーショ
ンシステムを提供することにある。
【0006】この分野におけるニーズ( 必要性) は、ま
さにここに開示する本発明の資源アロケーションシステ
ムにより満たされ得る。
さにここに開示する本発明の資源アロケーションシステ
ムにより満たされ得る。
【0007】
【課題を解決するための手段】本発明は主に、ある資源
の割当のためのシステムとその方法に関するものであ
り、その構成は次の如くである。すなわち、入力パラメ
ータの集合を受け取る第1メカニズム( 例えば、データ
プロセッサ) と、そのパラメータに従いデータ処理を行
う第2メカニズム( 例えば、ユーザーインタフェース)
を有し、この第2メカニズムは、アセットスケジュール
の集合を発生する第3メカニズム( 例えば、乱数発生器
手段) と、そのアセットスケジュールの組合せの1つの
セットを供給する第4メカニズム( 例えば、再生処理手
段) と、アセット・アロケーションスケジュールの1つ
のセットを供給し評価する第5メカニズム( 例えば、評
価処理手段) と、そのアセット・アロケーションスケジ
ュールのそのセットに従って資源をアロケートする第6
メカニズム( 例えば、出力データテンプレート) とを含
む資源アロケーションシステムである。
の割当のためのシステムとその方法に関するものであ
り、その構成は次の如くである。すなわち、入力パラメ
ータの集合を受け取る第1メカニズム( 例えば、データ
プロセッサ) と、そのパラメータに従いデータ処理を行
う第2メカニズム( 例えば、ユーザーインタフェース)
を有し、この第2メカニズムは、アセットスケジュール
の集合を発生する第3メカニズム( 例えば、乱数発生器
手段) と、そのアセットスケジュールの組合せの1つの
セットを供給する第4メカニズム( 例えば、再生処理手
段) と、アセット・アロケーションスケジュールの1つ
のセットを供給し評価する第5メカニズム( 例えば、評
価処理手段) と、そのアセット・アロケーションスケジ
ュールのそのセットに従って資源をアロケートする第6
メカニズム( 例えば、出力データテンプレート) とを含
む資源アロケーションシステムである。
【0008】また、本システムの好適実施例では次の手
順で動作する。すなわち、入力データを受け所定のフォ
ーマットにし、スイッチの操作によりそのフォーマット
データを第1メカニズムに入力し、アセットスケジュー
ルの発生、格納、評価および優先付け処理を行う。削減
されたアセットスケジュールの組合せのセットは、フィ
ードバックループの何回かの繰返しの後に、アセットス
ケジュールのランダムなセットを供給するために再生さ
れる。一方、選択されたアセットスケジュールおよびそ
の効果度レートはディスプレイ上に表示される。
順で動作する。すなわち、入力データを受け所定のフォ
ーマットにし、スイッチの操作によりそのフォーマット
データを第1メカニズムに入力し、アセットスケジュー
ルの発生、格納、評価および優先付け処理を行う。削減
されたアセットスケジュールの組合せのセットは、フィ
ードバックループの何回かの繰返しの後に、アセットス
ケジュールのランダムなセットを供給するために再生さ
れる。一方、選択されたアセットスケジュールおよびそ
の効果度レートはディスプレイ上に表示される。
【0009】
【実施例】図1には、本発明に関する資源のアロケーテ
ィングすなわち割当処理のためのシステム100 の基本構
成が示されている。
ィングすなわち割当処理のためのシステム100 の基本構
成が示されている。
【0010】ユーザインターフェース102は、例えば
オペレータから本システム100への複数入力パラメー
タを受け取るために採用されている。このユーザインタ
ーフェース102は、例えばキーボードのような何等か
のデータ入力デバイスであってもよい。それら入力パラ
メータは、資源、プライオリティ( 優先度) および、抑
圧・抑制(constraints) 等の各種のデータを含み、この
システム100を利用する対象の問題のために用意され
ている。それら入力パラメータは、例えばタイピング入
力( 打鍵) によってエンターされる複数の入力テンプレ
ート104が図1に示されている。これらの入力データ
テンプレート104の機能は、それらの入力パラメータ
を正しいフォーマットでデータプロセッサ106にロー
ドするためのものである。このデータプロセッサ106
はこの入力パラメータのデータを、複数の使用可能な資
源またはアセット( 資産・資材:assets)のためのある1
つの推定(optium)スケジュールを決定するために用い
る。
オペレータから本システム100への複数入力パラメー
タを受け取るために採用されている。このユーザインタ
ーフェース102は、例えばキーボードのような何等か
のデータ入力デバイスであってもよい。それら入力パラ
メータは、資源、プライオリティ( 優先度) および、抑
圧・抑制(constraints) 等の各種のデータを含み、この
システム100を利用する対象の問題のために用意され
ている。それら入力パラメータは、例えばタイピング入
力( 打鍵) によってエンターされる複数の入力テンプレ
ート104が図1に示されている。これらの入力データ
テンプレート104の機能は、それらの入力パラメータ
を正しいフォーマットでデータプロセッサ106にロー
ドするためのものである。このデータプロセッサ106
はこの入力パラメータのデータを、複数の使用可能な資
源またはアセット( 資産・資材:assets)のためのある1
つの推定(optium)スケジュールを決定するために用い
る。
【0011】その入力データテンプレート104と、そ
のデータプロセッサ106との間に配置されているもの
としては、図1に示されるような1つのアクティベーシ
ョンスイッチ108である。このアクティベーションス
イッチ108の機能は、データプロセッサ106へのデ
ータのアクセスを許容するためのスイッチである。よっ
て、このアクティベーションスイッチ108が操作され
る時には、適宜にフォーマットされた入力パラメータを
表わすその入力データが、このデータプロセッサ106
に送られる。このデータプロセッサ106は次に、入力
データテンプレート104から提供された入力データ上
において作動( オペレート) する。一般に、このデータ
プロセッサ106は、アセットスケジュールを発生し、
評価し、そしてその優先順を決める。その後、アセット
スケジュールの削減されたセットは、そのデータプロセ
ッサ106の回路内に数回の繰返しを行った後に、1つ
のランダムなセットを供給するための再生成用に選択さ
れる。
のデータプロセッサ106との間に配置されているもの
としては、図1に示されるような1つのアクティベーシ
ョンスイッチ108である。このアクティベーションス
イッチ108の機能は、データプロセッサ106へのデ
ータのアクセスを許容するためのスイッチである。よっ
て、このアクティベーションスイッチ108が操作され
る時には、適宜にフォーマットされた入力パラメータを
表わすその入力データが、このデータプロセッサ106
に送られる。このデータプロセッサ106は次に、入力
データテンプレート104から提供された入力データ上
において作動( オペレート) する。一般に、このデータ
プロセッサ106は、アセットスケジュールを発生し、
評価し、そしてその優先順を決める。その後、アセット
スケジュールの削減されたセットは、そのデータプロセ
ッサ106の回路内に数回の繰返しを行った後に、1つ
のランダムなセットを供給するための再生成用に選択さ
れる。
【0012】要求された複数のタスク( 割当任務) およ
び、その効果の度合い( 効果度の程度; レーティング)
に対してのアロケーションのために、使用可能なアセッ
トまたは資源 (例えば、動員できる兵力等) のため選択
されたスケジュールが、データプロセッサ106によっ
て複数の出力データテンプレート110に供給される。
これら出力データテンプレート110は、このアセット
に関するアロケーションスケジュールおよび、ディスプ
レイモニタ112のようなマン・マシンインタフェース
にエントリーするその効果度をフォーマットする。この
アセットのアロケーションスケジュールは、所定のメモ
リ( 不図示) にも格納でき、そのデータプロセッサ10
6の制御は次にはそのユーザインターフェース102に
復帰される。その後、異なる入力データテンプレート1
04は、アクティベーションスイッチ108の制御のも
とで入力データをデータプロセッサ106に送るために
利用される。
び、その効果の度合い( 効果度の程度; レーティング)
に対してのアロケーションのために、使用可能なアセッ
トまたは資源 (例えば、動員できる兵力等) のため選択
されたスケジュールが、データプロセッサ106によっ
て複数の出力データテンプレート110に供給される。
これら出力データテンプレート110は、このアセット
に関するアロケーションスケジュールおよび、ディスプ
レイモニタ112のようなマン・マシンインタフェース
にエントリーするその効果度をフォーマットする。この
アセットのアロケーションスケジュールは、所定のメモ
リ( 不図示) にも格納でき、そのデータプロセッサ10
6の制御は次にはそのユーザインターフェース102に
復帰される。その後、異なる入力データテンプレート1
04は、アクティベーションスイッチ108の制御のも
とで入力データをデータプロセッサ106に送るために
利用される。
【0013】ここで留意する事項は、この図1に示され
る要素の幾つかが、コンピュータソフトウエアによって
も実施され得ることである。特に、入力データテンプレ
ート104および、出力データテンプレート110は、
ソフトウエア制御され得る。この入力データテンプレー
ト104と出力データテンプレート110はそれぞれ、
当技術分野においてコマーシャル・スプレッドシート・
テンプレートとして知られている。データはユーザイン
タフェース102(例えば、キーボード)を経由して直
接このスプレッドシート・テンプレート104にタイプ
入力される。データが一度このスプレッドシート・テン
プレート104に入力されると、アクティベーションス
イッチ108が操作される。このアクティベーションス
イッチ108は、例えば、ディスプレイモニタ112の
スクリーン上に表示されるソフトウエアボタンであって
もよい。これらアクティベーションスイッチまたはソフ
トウエアボタン108は、ディスプレイモニタ112に
付属するマウス( 不図示) によってトリガリングされ得
る。
る要素の幾つかが、コンピュータソフトウエアによって
も実施され得ることである。特に、入力データテンプレ
ート104および、出力データテンプレート110は、
ソフトウエア制御され得る。この入力データテンプレー
ト104と出力データテンプレート110はそれぞれ、
当技術分野においてコマーシャル・スプレッドシート・
テンプレートとして知られている。データはユーザイン
タフェース102(例えば、キーボード)を経由して直
接このスプレッドシート・テンプレート104にタイプ
入力される。データが一度このスプレッドシート・テン
プレート104に入力されると、アクティベーションス
イッチ108が操作される。このアクティベーションス
イッチ108は、例えば、ディスプレイモニタ112の
スクリーン上に表示されるソフトウエアボタンであって
もよい。これらアクティベーションスイッチまたはソフ
トウエアボタン108は、ディスプレイモニタ112に
付属するマウス( 不図示) によってトリガリングされ得
る。
【0014】本システム100の処理機能に関わる方法
は、データプロセッサ106における、いわゆる「ジェ
ネティック( 発生) アルゴリズム」の利用により実行さ
れる。このデータプロセッサ106はこのジェネティッ
ク・アルゴリズムを用い、アセットスケジュールを発生
し、評価し、そしてそれらの優先順を決める。このジェ
ネティック・アルゴリズムは、アセットアロケーション
・スケジュールのセットのためのサーチをレベレージ(l
everage:てこ入れ作用) するための候補解答または解法
(candidate solutions) の中でビット・スワップを用い
るサーチ手法および、オプティマイゼーション( 最適
化) 技術である。このビット・スワッピングは、新たな
解答を形成するための候補解答の合成する方法として定
義されている。この方法発明の使用は、すべての可能な
解を徹底的にサーチするのではなく、その代りにいわゆ
る、レベレージド・サーチ(leveraged search)を用いる
ことを必要とする。この種のサーチにおいては、生じた
ある問題に関する入力パラメータが、ユーザインタフェ
ースを経由してその入力データテンプレート104にエ
ンターされる。この入力パラメータのシステム100へ
のエントリーは、そのデータプロセッサ106が、それ
ぞれすべての可能なアセット・スケジュールの検査を回
避することを許容する。それにより、計算およびサーチ
に要する時間が減縮される。
は、データプロセッサ106における、いわゆる「ジェ
ネティック( 発生) アルゴリズム」の利用により実行さ
れる。このデータプロセッサ106はこのジェネティッ
ク・アルゴリズムを用い、アセットスケジュールを発生
し、評価し、そしてそれらの優先順を決める。このジェ
ネティック・アルゴリズムは、アセットアロケーション
・スケジュールのセットのためのサーチをレベレージ(l
everage:てこ入れ作用) するための候補解答または解法
(candidate solutions) の中でビット・スワップを用い
るサーチ手法および、オプティマイゼーション( 最適
化) 技術である。このビット・スワッピングは、新たな
解答を形成するための候補解答の合成する方法として定
義されている。この方法発明の使用は、すべての可能な
解を徹底的にサーチするのではなく、その代りにいわゆ
る、レベレージド・サーチ(leveraged search)を用いる
ことを必要とする。この種のサーチにおいては、生じた
ある問題に関する入力パラメータが、ユーザインタフェ
ースを経由してその入力データテンプレート104にエ
ンターされる。この入力パラメータのシステム100へ
のエントリーは、そのデータプロセッサ106が、それ
ぞれすべての可能なアセット・スケジュールの検査を回
避することを許容する。それにより、計算およびサーチ
に要する時間が減縮される。
【0015】削減されたアセット・スケジュールのセッ
トはその後、再生のために選択される。その削減された
セットの再生は、使用可能な資源を求められている複数
のタスクにアロケートするため、スケジュール選択のた
めのアセットスケジュール組合せのランダムなセットを
形成する。
トはその後、再生のために選択される。その削減された
セットの再生は、使用可能な資源を求められている複数
のタスクにアロケートするため、スケジュール選択のた
めのアセットスケジュール組合せのランダムなセットを
形成する。
【0016】アクティブスイッチ108の操作は、その
ジェネティック・アルゴリズム用のコードをアクセスす
る。この動作はまず、データプロセッサ106の制御を
スプレッドシート・テンプレート104からジェネティ
ック・アルゴリズムへ渡す( すなわち変換処理する) こ
とから始まる。このジェネティック・アルゴリズムがそ
の入力パラメータにより示された解答の数を評価処理し
た以後は、その結果は出力データテンプレート110に
転送される。オペレータは次にディスプレイモニタを介
してその評価結果をアクセスできる。
ジェネティック・アルゴリズム用のコードをアクセスす
る。この動作はまず、データプロセッサ106の制御を
スプレッドシート・テンプレート104からジェネティ
ック・アルゴリズムへ渡す( すなわち変換処理する) こ
とから始まる。このジェネティック・アルゴリズムがそ
の入力パラメータにより示された解答の数を評価処理し
た以後は、その結果は出力データテンプレート110に
転送される。オペレータは次にディスプレイモニタを介
してその評価結果をアクセスできる。
【0017】このジェネティック・アルゴリズムは、ア
セットアロケーション・スケジュールの適切なる組合せ
のために、ユーザインタフェース102(例えば、キー
ボード)から入力データテンプレート104にエンター
された入力データを使用する。このアセットアロケーシ
ョン・スケジュールの組合せは、生じた問題および、テ
ンプレート104にエンターされた入力パラメータによ
って定義された問題に対する1つの解答である。入力パ
ラメータの例としては、ミッション・プロファイルすな
わち任務内容と、効果マトリクスと、アセットアロケー
ションと、ジェネティックパラメータとをそれぞれ含ん
でいる。このジェネティックパラメータは、クロスオー
バーおよびミューテーション( 変化, 変形:mutation)の
確率と,ジェネレーションの数または番号と,ポピュレ
ーション・サイズ( すなわち、集団個体数の規模) およ
び、アセットアロケーション・スケジュールの組合せ用
のサーチの1つのランダムシード( 乱数種) を備えてい
る。さらには、発生した問題の目的物もそのジェネティ
ック・アルゴリズムに供給される。本発明のある実施例
における主な目的は、例えば、軍用資材(military mate
riel) を、最も効果的に複数の軍事的任務、すなわち、
タスクに割り当てることである。テンプレート104か
らの入力データは、図2に示されたようにデータプロセ
ッサ106にエンターされる。この入力データは、この
データプロセッサ106のを内部に在る乱数発生器11
4に供給される。ジェネティック・アルゴリズムは、こ
の乱数発生器114の中で乱数の種( いわゆる、シー
ド) 入力データを使い、また、解答の集団個体数( いわ
ゆる、ポピュレーション) または、インデックス・スト
リング( すなわち、索引の糸) として表わされたアセッ
トスケジュールの組合せのセットを生成する。アセット
スケジュールは、時間的にオーバーラップしないアセッ
ト・アサイメントの1つのセットとして定義される。各
インデックスは、そのジェネティック・アルゴリズムを
許容するための1つのメカニズムとして採用され、複数
の解答スケジュールをよく操作処理するために使われ
る。更に、各インデックスは、適宜な1アセットのため
に最大限のスケジュール・セットの1つを参照する。最
大限なアセットスケジュールは、時間的オーバーラップ
を生ぜずに加えられ得るものでないものに対してアサイ
メントの1セットとして定義される。このポピュレーシ
ョンのサイズまたはアセットスケジュールは、入力パラ
メータから決定される。その複数のアセットスケジュー
ルは次に、図2に示されたようなデータベース・ストレ
ージメモリ116中に格納される。
セットアロケーション・スケジュールの適切なる組合せ
のために、ユーザインタフェース102(例えば、キー
ボード)から入力データテンプレート104にエンター
された入力データを使用する。このアセットアロケーシ
ョン・スケジュールの組合せは、生じた問題および、テ
ンプレート104にエンターされた入力パラメータによ
って定義された問題に対する1つの解答である。入力パ
ラメータの例としては、ミッション・プロファイルすな
わち任務内容と、効果マトリクスと、アセットアロケー
ションと、ジェネティックパラメータとをそれぞれ含ん
でいる。このジェネティックパラメータは、クロスオー
バーおよびミューテーション( 変化, 変形:mutation)の
確率と,ジェネレーションの数または番号と,ポピュレ
ーション・サイズ( すなわち、集団個体数の規模) およ
び、アセットアロケーション・スケジュールの組合せ用
のサーチの1つのランダムシード( 乱数種) を備えてい
る。さらには、発生した問題の目的物もそのジェネティ
ック・アルゴリズムに供給される。本発明のある実施例
における主な目的は、例えば、軍用資材(military mate
riel) を、最も効果的に複数の軍事的任務、すなわち、
タスクに割り当てることである。テンプレート104か
らの入力データは、図2に示されたようにデータプロセ
ッサ106にエンターされる。この入力データは、この
データプロセッサ106のを内部に在る乱数発生器11
4に供給される。ジェネティック・アルゴリズムは、こ
の乱数発生器114の中で乱数の種( いわゆる、シー
ド) 入力データを使い、また、解答の集団個体数( いわ
ゆる、ポピュレーション) または、インデックス・スト
リング( すなわち、索引の糸) として表わされたアセッ
トスケジュールの組合せのセットを生成する。アセット
スケジュールは、時間的にオーバーラップしないアセッ
ト・アサイメントの1つのセットとして定義される。各
インデックスは、そのジェネティック・アルゴリズムを
許容するための1つのメカニズムとして採用され、複数
の解答スケジュールをよく操作処理するために使われ
る。更に、各インデックスは、適宜な1アセットのため
に最大限のスケジュール・セットの1つを参照する。最
大限なアセットスケジュールは、時間的オーバーラップ
を生ぜずに加えられ得るものでないものに対してアサイ
メントの1セットとして定義される。このポピュレーシ
ョンのサイズまたはアセットスケジュールは、入力パラ
メータから決定される。その複数のアセットスケジュー
ルは次に、図2に示されたようなデータベース・ストレ
ージメモリ116中に格納される。
【0018】初期的な評価を行う初期評価プロセッサ1
18は、入力パラメータの効果的マトリクスを使い、そ
の解答の集団個体数におけるアセットスケジュールの組
合せの評価を行う。アセットスケジュールの組合せのそ
れぞれは、1つの解答になるようなセットにフィット性
( すなわち、適性) を決定するために初期評価される。
アセットスケジュールの各組合せは、入力パラメータと
共にエンターされた問題の目的物に対し評価が行われ
る。そのアセットスケジュールの組合せは、インデック
スの1つのストリングにより表されている。このストリ
ングのインデックスのそれぞれは、データベース・スト
レージメモリ116内のアセットのための最大スケジュ
ールのセットから独立した1つのアセットスケジュール
をリトリーブ( 回復・訂正:retrieve)するための1つの
ポインタとして利用される。評価結果を基礎とし、この
アセットスケジュールの組合せは、問題の目的物を満足
する可能程度に基づいて「ランク付け」および、「優先
順位付け( プライオリタイズ) 」がなされる。なお、こ
の問題の目的物をより良く満足する組合せまたは解答ほ
ど、高いランク付けがなされる。また、初期的評価する
プロセッサ118から送られた出力信号は、複数の優先
付けされたインデックスのストリングスである。
18は、入力パラメータの効果的マトリクスを使い、そ
の解答の集団個体数におけるアセットスケジュールの組
合せの評価を行う。アセットスケジュールの組合せのそ
れぞれは、1つの解答になるようなセットにフィット性
( すなわち、適性) を決定するために初期評価される。
アセットスケジュールの各組合せは、入力パラメータと
共にエンターされた問題の目的物に対し評価が行われ
る。そのアセットスケジュールの組合せは、インデック
スの1つのストリングにより表されている。このストリ
ングのインデックスのそれぞれは、データベース・スト
レージメモリ116内のアセットのための最大スケジュ
ールのセットから独立した1つのアセットスケジュール
をリトリーブ( 回復・訂正:retrieve)するための1つの
ポインタとして利用される。評価結果を基礎とし、この
アセットスケジュールの組合せは、問題の目的物を満足
する可能程度に基づいて「ランク付け」および、「優先
順位付け( プライオリタイズ) 」がなされる。なお、こ
の問題の目的物をより良く満足する組合せまたは解答ほ
ど、高いランク付けがなされる。また、初期的評価する
プロセッサ118から送られた出力信号は、複数の優先
付けされたインデックスのストリングスである。
【0019】その優先順が付けられた複数インデックス
・ストリングのインデックスは次に、図2に示されるよ
うに、この初期的評価プロセッサ118から確率( プロ
バビリティ) の割当・選択プロセッサ120に送られ
る。インデックス・ストリングまたはその優先度( すな
わち、プライオリティ) を基礎として、アセットスケジ
ュールまたはインデックス・ストリングのそれぞれの組
合せのための選択確率( 選択可能性) が決定される。最
も高い優先度であるアセットスケジュールは、最高の選
択確率にアサインされる。ジェネティック・アルゴリズ
ムは次に、分類削減されたアセットスケジュールの組合
せの1セットまたは、アサインされた選択確率を用いる
インデックス・ストリングスを選択する。この優先づけ
されたインデックス・ストリングスのトップ( すなわ
ち、最高) のパーセンテージのもの1つだけがアセット
スケジュールの組合せの将来的なポピュレーションに代
表されるように選択される。一例として、仮に優先付け
されたインデックス・ストリングスのトータル数が百個
ほど存在した場合には、上位( トップ) から25個のス
トリングスが選択され得る。それら25個の選ばれたイ
ンデックス・ストリングスは、上位25個のアセットス
ケジュールの組合せまたは、問題の解答を表わす。その
選ばれたインデックス・ストリングスは次に、図2に示
す再生プロセッサ122に送られる。
・ストリングのインデックスは次に、図2に示されるよ
うに、この初期的評価プロセッサ118から確率( プロ
バビリティ) の割当・選択プロセッサ120に送られ
る。インデックス・ストリングまたはその優先度( すな
わち、プライオリティ) を基礎として、アセットスケジ
ュールまたはインデックス・ストリングのそれぞれの組
合せのための選択確率( 選択可能性) が決定される。最
も高い優先度であるアセットスケジュールは、最高の選
択確率にアサインされる。ジェネティック・アルゴリズ
ムは次に、分類削減されたアセットスケジュールの組合
せの1セットまたは、アサインされた選択確率を用いる
インデックス・ストリングスを選択する。この優先づけ
されたインデックス・ストリングスのトップ( すなわ
ち、最高) のパーセンテージのもの1つだけがアセット
スケジュールの組合せの将来的なポピュレーションに代
表されるように選択される。一例として、仮に優先付け
されたインデックス・ストリングスのトータル数が百個
ほど存在した場合には、上位( トップ) から25個のス
トリングスが選択され得る。それら25個の選ばれたイ
ンデックス・ストリングスは、上位25個のアセットス
ケジュールの組合せまたは、問題の解答を表わす。その
選ばれたインデックス・ストリングスは次に、図2に示
す再生プロセッサ122に送られる。
【0020】この再生プロセッサ122は、その選ばれ
たインデックス・ストリングスを複製( いわゆる、レプ
リケート:replicate) して、選択可能なインデックス・
ストリングスの数を増加させる。これは、クロスオーバ
およびミュテーションとして知られる操作において達成
される。このクロスオーバ操作は、アセットスケジュー
ル組合せのペアとなるインデックス・ストリングスをラ
ンダムに選択することより成る。それらのペアの各々は
次に、ランダムに選択された4つの部分的なインデック
ス・ストリングスを創設( いわゆる、クリエート) する
ランダムに選ばれたスライスポイントで等分(bisected)
される。その4つの部分的インデックス・ストリングス
は次に、2つの新たなインデックス・ストリングスの形
式か、または、アセットスケジュール組合せに変換され
る。ここで留意する事項は、アセットスケジュール組合
せペアのオリジナルなインデックス・ストリングスは失
われてしまうことである。ジェネティック・アルゴリズ
ムは次に、入力パラメータに含まれるクロスオーバーの
確率に基づくアセットスケジュールのベストな組合せの
セット上において、クロスオーバー・オペレーションを
行う。インデックス・ストリングスの数が今ここで、確
率の割当選択プロセッサ120にエンターする優先化さ
れたインデックス・ストリングスの数に等しい。更に留
意すべき事項は、1つのインデクス・ストリングが、ク
ロスオーバーオペレーション中に、それ自体とペアにな
っている場合には、アセットスケジュールで高い優先度
の組合せは、次に発生されるアセットスケジュールまた
は解答の組合せの中に繁殖普及(propagate) される。
たインデックス・ストリングスを複製( いわゆる、レプ
リケート:replicate) して、選択可能なインデックス・
ストリングスの数を増加させる。これは、クロスオーバ
およびミュテーションとして知られる操作において達成
される。このクロスオーバ操作は、アセットスケジュー
ル組合せのペアとなるインデックス・ストリングスをラ
ンダムに選択することより成る。それらのペアの各々は
次に、ランダムに選択された4つの部分的なインデック
ス・ストリングスを創設( いわゆる、クリエート) する
ランダムに選ばれたスライスポイントで等分(bisected)
される。その4つの部分的インデックス・ストリングス
は次に、2つの新たなインデックス・ストリングスの形
式か、または、アセットスケジュール組合せに変換され
る。ここで留意する事項は、アセットスケジュール組合
せペアのオリジナルなインデックス・ストリングスは失
われてしまうことである。ジェネティック・アルゴリズ
ムは次に、入力パラメータに含まれるクロスオーバーの
確率に基づくアセットスケジュールのベストな組合せの
セット上において、クロスオーバー・オペレーションを
行う。インデックス・ストリングスの数が今ここで、確
率の割当選択プロセッサ120にエンターする優先化さ
れたインデックス・ストリングスの数に等しい。更に留
意すべき事項は、1つのインデクス・ストリングが、ク
ロスオーバーオペレーション中に、それ自体とペアにな
っている場合には、アセットスケジュールで高い優先度
の組合せは、次に発生されるアセットスケジュールまた
は解答の組合せの中に繁殖普及(propagate) される。
【0021】新しい2つのインデクス・ストリングがク
ロスオーバ中にトランスクライブ( すなわち、転写:tra
nscribed) され、またトランスクリプション( 転写) エ
ラープロセスが、各ストリングインデックスにおけるイ
ンデックスに適用される。このプロセスにおいて、ミュ
テーション確率パラメータは、そのインデックスがアル
タード( すなわち、変更:altered) されるか否かを確定
する。もしも、そのインデックスがアルタードされれ
ば、1つの新しいスケジュールが対応するアセットのた
めの最大アセット・スケジュールから選ばれる。これ
は、ミューテーションの定義に従って行われ、このミュ
テーションはそのミュテーションの確率に基づいて行う
インデックスのランダムなスワッピング・オペレーショ
ン( 操作)である。更に、新しいスケジュールは、ある
適当なインデックス・ストリングにおけるオリジナルの
インデックスのために、取り替え(substituted) られ
る。これらの行程手続き、すなわちステップは、図2に
示すようなストレージメモリ116と再生プロセッサ1
22との接続によって達成される。
ロスオーバ中にトランスクライブ( すなわち、転写:tra
nscribed) され、またトランスクリプション( 転写) エ
ラープロセスが、各ストリングインデックスにおけるイ
ンデックスに適用される。このプロセスにおいて、ミュ
テーション確率パラメータは、そのインデックスがアル
タード( すなわち、変更:altered) されるか否かを確定
する。もしも、そのインデックスがアルタードされれ
ば、1つの新しいスケジュールが対応するアセットのた
めの最大アセット・スケジュールから選ばれる。これ
は、ミューテーションの定義に従って行われ、このミュ
テーションはそのミュテーションの確率に基づいて行う
インデックスのランダムなスワッピング・オペレーショ
ン( 操作)である。更に、新しいスケジュールは、ある
適当なインデックス・ストリングにおけるオリジナルの
インデックスのために、取り替え(substituted) られ
る。これらの行程手続き、すなわちステップは、図2に
示すようなストレージメモリ116と再生プロセッサ1
22との接続によって達成される。
【0022】このクロスオーバおよびミューテーション
操作の完了によって、その再生プロセッサ122は、ア
セット・スケジュールの組合せの1つの新しい発生を定
義および規定する。このジェネティック・アルゴリズム
は、評価動作、優先付け、およびストリングインデック
スの選択を続行し、そして、クロスオーバおよび、ある
インタレーション(:interation) のためのミューテーシ
ョンを経て、ストリング・インデックスの再生を行う。
各インタレーションは、ストリングインデックスまた
は、アセットスケジュールの組合せの新しい発生を定義
し、そのジェネレーションの数は、オペレータによりエ
ンターされた入力パラメータとして規定される。これ
は、図2に示すようにフィードバックループ124を経
て達成される。
操作の完了によって、その再生プロセッサ122は、ア
セット・スケジュールの組合せの1つの新しい発生を定
義および規定する。このジェネティック・アルゴリズム
は、評価動作、優先付け、およびストリングインデック
スの選択を続行し、そして、クロスオーバおよび、ある
インタレーション(:interation) のためのミューテーシ
ョンを経て、ストリング・インデックスの再生を行う。
各インタレーションは、ストリングインデックスまた
は、アセットスケジュールの組合せの新しい発生を定義
し、そのジェネレーションの数は、オペレータによりエ
ンターされた入力パラメータとして規定される。これ
は、図2に示すようにフィードバックループ124を経
て達成される。
【0023】このフィードバックループ124は、初期
評価プロセッサ118と、確率の割当選択プロセッサ1
20および,再生プロセッサ122を含んでいる。スト
リング・インデックスの新しいジェネレーションは、再
生プロセッサ122から初期評価プロセッサ118にフ
ィードバックされ、そして、インタレーションの特別な
数または番号のためにループ124を通じ送られる。ア
セットスケジュールの組合せセット、すなわち、最も近
いジェネレーションのインデックス・ストリングのセッ
トにより代表されるものが、図2に示すように最終評価
プロセッサ126に送られる。
評価プロセッサ118と、確率の割当選択プロセッサ1
20および,再生プロセッサ122を含んでいる。スト
リング・インデックスの新しいジェネレーションは、再
生プロセッサ122から初期評価プロセッサ118にフ
ィードバックされ、そして、インタレーションの特別な
数または番号のためにループ124を通じ送られる。ア
セットスケジュールの組合せセット、すなわち、最も近
いジェネレーションのインデックス・ストリングのセッ
トにより代表されるものが、図2に示すように最終評価
プロセッサ126に送られる。
【0024】この最終評価プロセッサ126は、再生プ
ロセッサ122から、選択されたアセットスケジュール
のインデックス・ストリングのセットを受け取る。この
最終評価プロセッサ126は、選択されたアセットスケ
ジュールの組合せのセットのフィットネス( すなわち、
適性) をその解答として提供する。初期評価プロセッサ
118と共に、最終評価プロセッサ126は、選択され
たアセットスケジュールの組合せのセットの適性を評価
するためにその問題の目的物を利用する。その選択され
たアセットスケジュールの組合せは、例えば、高いプラ
イオリティの各々のアセットスケジュールともなり得
る。本発明として記載の実施例における主要な問題とな
る目的物は、例えば軍用資材であり、このような資源の
効果的アロケーションが問題である。その選択されたア
セットスケジュールの組合せは、これら特殊な問題に適
合するに妥当な10個のアセットスケジュールを含んで
いてもよい。もしその最高位のプライオリティのアセッ
トスケジュールがC3 Iプランナーに適しないものであ
れば、複数の高プライオリティのアセットスケジュール
が1つの解として確実なものとなる。つまり、その解答
を保証する。それら選択されたアセットスケジュールの
組合せと、それらの効果度(effectiveness)レートは、
出力データテンプレート110に送られ、そして図1に
示されるようなディスプレイモニタ112に表示され
る。その後、選択されたアセットスケジュールの組合せ
は資源のアロケーションのために利用される。
ロセッサ122から、選択されたアセットスケジュール
のインデックス・ストリングのセットを受け取る。この
最終評価プロセッサ126は、選択されたアセットスケ
ジュールの組合せのセットのフィットネス( すなわち、
適性) をその解答として提供する。初期評価プロセッサ
118と共に、最終評価プロセッサ126は、選択され
たアセットスケジュールの組合せのセットの適性を評価
するためにその問題の目的物を利用する。その選択され
たアセットスケジュールの組合せは、例えば、高いプラ
イオリティの各々のアセットスケジュールともなり得
る。本発明として記載の実施例における主要な問題とな
る目的物は、例えば軍用資材であり、このような資源の
効果的アロケーションが問題である。その選択されたア
セットスケジュールの組合せは、これら特殊な問題に適
合するに妥当な10個のアセットスケジュールを含んで
いてもよい。もしその最高位のプライオリティのアセッ
トスケジュールがC3 Iプランナーに適しないものであ
れば、複数の高プライオリティのアセットスケジュール
が1つの解として確実なものとなる。つまり、その解答
を保証する。それら選択されたアセットスケジュールの
組合せと、それらの効果度(effectiveness)レートは、
出力データテンプレート110に送られ、そして図1に
示されるようなディスプレイモニタ112に表示され
る。その後、選択されたアセットスケジュールの組合せ
は資源のアロケーションのために利用される。
【0025】図3には、資源のアロケーティングのため
のシステムの動作行程を各ステップで表すフローチャー
トが示されている。まず初期的に入力パラメータが、ス
テップ130に示すように、ユーザ・インタフェース1
02にエンターされる。この入力パラメータまたはデー
タは、ステップ131に示すように、入力スプレッドシ
ート・テンプレート104にロードされる。その後、ス
テップ132に示すように、アクティベートスイッチ1
08が、入力スプレッドシート・テンプレート104に
ロードされたこのデータを、データプロセッサ106に
送るために操作される。次に、インデックス・ストリン
グで表されるアセットスケジュールまたは解答が、ステ
ップ133に示すように生成され、ステップ134に示
すように、アセットのための最高スケジュールのメモリ
116中に格納される。その後、アセットスケジュール
の組合せのポピュレーションは、そのインデックス・ス
トリングスを経由し、ステップ135に示すように、初
期評価プロセッサ118における当該問題の目的物にミ
ートするための効果度の評価処理が行われる。
のシステムの動作行程を各ステップで表すフローチャー
トが示されている。まず初期的に入力パラメータが、ス
テップ130に示すように、ユーザ・インタフェース1
02にエンターされる。この入力パラメータまたはデー
タは、ステップ131に示すように、入力スプレッドシ
ート・テンプレート104にロードされる。その後、ス
テップ132に示すように、アクティベートスイッチ1
08が、入力スプレッドシート・テンプレート104に
ロードされたこのデータを、データプロセッサ106に
送るために操作される。次に、インデックス・ストリン
グで表されるアセットスケジュールまたは解答が、ステ
ップ133に示すように生成され、ステップ134に示
すように、アセットのための最高スケジュールのメモリ
116中に格納される。その後、アセットスケジュール
の組合せのポピュレーションは、そのインデックス・ス
トリングスを経由し、ステップ135に示すように、初
期評価プロセッサ118における当該問題の目的物にミ
ートするための効果度の評価処理が行われる。
【0026】次に、ストリングス・インデックスに対す
る確率の割当選択プロセッサ120により選択確率の割
当て処理が、ステップ136に示されるように行われ
る。また、ステップ137には、この選択確率の割当て
に基づく、アセットスケジュールの組合せの内の削減さ
れたセットの選択処理が示されている。再生プロセッサ
122中でクロスオーバする確率に基づき、解答のクロ
スオーバするペアが、ステップ138に示すように選択
される。次に、インデックスの新しいストリングが、ス
テップ139に示すように、ミュテーションの確率に基
づきトランスクライブ( 例えば、複写:transcraibed)さ
れる。その後、複数の各ステップ135,136,13
7,138,139が、インタレーションの所定数だけ
繰り返され、アセットスケジュールの削減された組合せ
を表わすランダムなインデックス・ストリングのジェネ
レーションが行われる。選択されたアセットスケジュー
ルの組合せまたは最終解答の各々の効果度は、ステップ
140に示すように、最終評価プロセッサ126で決定
される。このアセットスケジュールの組合せまたは最終
解答は、次のステップ141に示すように、出力スプレ
ッドシート・テンプレート110に転送される。最後
に、その選択されたアセットスケジュールの組合せまた
は最終解答は、ステップ142に示すように、モニタ1
12上に表示される。
る確率の割当選択プロセッサ120により選択確率の割
当て処理が、ステップ136に示されるように行われ
る。また、ステップ137には、この選択確率の割当て
に基づく、アセットスケジュールの組合せの内の削減さ
れたセットの選択処理が示されている。再生プロセッサ
122中でクロスオーバする確率に基づき、解答のクロ
スオーバするペアが、ステップ138に示すように選択
される。次に、インデックスの新しいストリングが、ス
テップ139に示すように、ミュテーションの確率に基
づきトランスクライブ( 例えば、複写:transcraibed)さ
れる。その後、複数の各ステップ135,136,13
7,138,139が、インタレーションの所定数だけ
繰り返され、アセットスケジュールの削減された組合せ
を表わすランダムなインデックス・ストリングのジェネ
レーションが行われる。選択されたアセットスケジュー
ルの組合せまたは最終解答の各々の効果度は、ステップ
140に示すように、最終評価プロセッサ126で決定
される。このアセットスケジュールの組合せまたは最終
解答は、次のステップ141に示すように、出力スプレ
ッドシート・テンプレート110に転送される。最後
に、その選択されたアセットスケジュールの組合せまた
は最終解答は、ステップ142に示すように、モニタ1
12上に表示される。
【0027】図3に開示された本発明の方法は、データ
プロセッサ106において実施される。この方法の使用
では、プランナーがオプティマイズ( すなわち、最適
化)問題の指令を極端に行うことを制限している。この
一例は、資材のような軍用資源の割当であり、その処理
には、過去に同様な目的のために使われたスーパーコン
ピュータが行うよりは計算能力的に劣るディスクトップ
・コンピュータが用いられる。本発明として出願する本
システム100は、そのコマンドと、コントロールと、
通信およびインテリジェンス(C3I)ワークステーシ
ョンを有する。このC3Iワークステーションとは、軍
事戦略上の開発および計画に日々に使われているデータ
処理システムである。このC3 Iワークステーション
は、戦場からの資源、人員、口頭指令、および情報デー
タに関わる複数のパラメータを受け取る。このC3Iワ
ークステーションにおける本発明の実施例は、その追加
された解析能力および、現実的問題に対する容認できる
解答に到達するため、繰り返される状況下においてこの
C3Iプランナーがその戦場で資源割当のために当シス
テムを使用できるようにすることである。
プロセッサ106において実施される。この方法の使用
では、プランナーがオプティマイズ( すなわち、最適
化)問題の指令を極端に行うことを制限している。この
一例は、資材のような軍用資源の割当であり、その処理
には、過去に同様な目的のために使われたスーパーコン
ピュータが行うよりは計算能力的に劣るディスクトップ
・コンピュータが用いられる。本発明として出願する本
システム100は、そのコマンドと、コントロールと、
通信およびインテリジェンス(C3I)ワークステーシ
ョンを有する。このC3Iワークステーションとは、軍
事戦略上の開発および計画に日々に使われているデータ
処理システムである。このC3 Iワークステーション
は、戦場からの資源、人員、口頭指令、および情報デー
タに関わる複数のパラメータを受け取る。このC3Iワ
ークステーションにおける本発明の実施例は、その追加
された解析能力および、現実的問題に対する容認できる
解答に到達するため、繰り返される状況下においてこの
C3Iプランナーがその戦場で資源割当のために当シス
テムを使用できるようにすることである。
【0028】このシステム100の資源割当の応用例を
次に述べる。あるロケーションおよび能力をもつ脅迫(
脅威:threat)が検知されたと仮定する。この脅威は例え
ば、地対空ミサイル( SAM) サイトおよび、空輸され
た阻止力物を含んでもよい。他に、ホスティル( 敵対:h
ostile) アセット等が、空からの任務、すなわちエア・
ミッションの仰撃目標( すなわち、標的またはターゲッ
ト) として含まれてもよい。ある特定のタスクを達成す
るために設計された、この対仰撃のエア・ミッションの
セットも可能である。各々のミッションには、所定の武
器のローディングと、各脅威に対する武器のアロットメ
ント( 配分:allotment) および,所定の例えば、期待さ
れた交戦時間などがある。脅威に対する武器の壊滅(kil
l)の可能性、すなわち、確率も当然として与えられてい
る。
次に述べる。あるロケーションおよび能力をもつ脅迫(
脅威:threat)が検知されたと仮定する。この脅威は例え
ば、地対空ミサイル( SAM) サイトおよび、空輸され
た阻止力物を含んでもよい。他に、ホスティル( 敵対:h
ostile) アセット等が、空からの任務、すなわちエア・
ミッションの仰撃目標( すなわち、標的またはターゲッ
ト) として含まれてもよい。ある特定のタスクを達成す
るために設計された、この対仰撃のエア・ミッションの
セットも可能である。各々のミッションには、所定の武
器のローディングと、各脅威に対する武器のアロットメ
ント( 配分:allotment) および,所定の例えば、期待さ
れた交戦時間などがある。脅威に対する武器の壊滅(kil
l)の可能性、すなわち、確率も当然として与えられてい
る。
【0029】コマンド( 指令) ,コントロール( 制御)
および、コミュニケーション( 通信) の障害資源、すな
わちカウンタメジャーC3CM(例えば、ジャマー)
が、その任務を支援するために割り当てられる。その資
源には、通信ジャマーおよび、航空機に離れたレーダー
・ジャマー等が含まれ得る。通信ジャマー航空機は、事
前に割り当てられたジャマーの1セットである。レーダ
ー・ジャマー航空機により搬送されるジャマーの幾つか
は、問題解決においても計上される。ある特定の脅威お
よび、任務目的に対する資源の能力における確率は、推
定確率( プロバビリティ) の分野において確定されてい
る。任務における航空機に対しての各々の脅威のタイプ
別の抹殺される推定確率も供給される。また、それぞれ
の脅威のタイプ別に対しての単一ジャマーにより達成さ
れ得るその脅威の衰退についてのデータもやはり与えら
れる。資源の割当用システム100は、レーダーの割当
ておよび、任務の効果を最大にする時間の脅威に対する
通信ジャマーを決定するために適用される。
および、コミュニケーション( 通信) の障害資源、すな
わちカウンタメジャーC3CM(例えば、ジャマー)
が、その任務を支援するために割り当てられる。その資
源には、通信ジャマーおよび、航空機に離れたレーダー
・ジャマー等が含まれ得る。通信ジャマー航空機は、事
前に割り当てられたジャマーの1セットである。レーダ
ー・ジャマー航空機により搬送されるジャマーの幾つか
は、問題解決においても計上される。ある特定の脅威お
よび、任務目的に対する資源の能力における確率は、推
定確率( プロバビリティ) の分野において確定されてい
る。任務における航空機に対しての各々の脅威のタイプ
別の抹殺される推定確率も供給される。また、それぞれ
の脅威のタイプ別に対しての単一ジャマーにより達成さ
れ得るその脅威の衰退についてのデータもやはり与えら
れる。資源の割当用システム100は、レーダーの割当
ておよび、任務の効果を最大にする時間の脅威に対する
通信ジャマーを決定するために適用される。
【0030】それぞれの任務は、特定の任務目的を達成
するために敵陣地内に境界を越えて遂行される。例え
ば、航空基地の滑走路を破壊するとか、または、敵の空
軍防衛力の壊滅(例えば、SAMサイトの破壊)等であ
る。その任務は、制空阻止用武器( インタセプター) お
よび、数種の異なるタイプのSAMサイトを残存させ、
その任務を成功させるが、その後には友好的な基地に返
還させることにある。いわゆるこのカウンターメジャー
は、レーダーに対し複数個のノイズ・ジャマーから構成
されている。また、このジャマーは通信システムに対し
ても適用され、攻撃の警告および航空機トラック( 軌
道) が武装火器システムにリレーされることから防ぐ。
ジャマーはスタンドオフ・ジャマー・プラットフォーム
により運搬される。ただし、ジャミング( 妨害発信動
作) は特定な脅威に対して有効であるだけで、他の近く
の脅威に対しては有効なものではない。スタンドオフ・
ジャマー・プラットフォームのそれぞれは、1つのステ
ーションが割り当てられ、与えられたその局からは、プ
ラットフォーム上のジャマーが脅威のサブセットに到達
することができる。
するために敵陣地内に境界を越えて遂行される。例え
ば、航空基地の滑走路を破壊するとか、または、敵の空
軍防衛力の壊滅(例えば、SAMサイトの破壊)等であ
る。その任務は、制空阻止用武器( インタセプター) お
よび、数種の異なるタイプのSAMサイトを残存させ、
その任務を成功させるが、その後には友好的な基地に返
還させることにある。いわゆるこのカウンターメジャー
は、レーダーに対し複数個のノイズ・ジャマーから構成
されている。また、このジャマーは通信システムに対し
ても適用され、攻撃の警告および航空機トラック( 軌
道) が武装火器システムにリレーされることから防ぐ。
ジャマーはスタンドオフ・ジャマー・プラットフォーム
により運搬される。ただし、ジャミング( 妨害発信動
作) は特定な脅威に対して有効であるだけで、他の近く
の脅威に対しては有効なものではない。スタンドオフ・
ジャマー・プラットフォームのそれぞれは、1つのステ
ーションが割り当てられ、与えられたその局からは、プ
ラットフォーム上のジャマーが脅威のサブセットに到達
することができる。
【0031】スタンドオフ・ジャマー・プラットフォー
ムは、ある脅威を与えているレーダーや通信リンクの位
置決め( ロケート) ができると共に、それを特定するこ
とが可能であると推察される。1つのスタンドオフ・ジ
ャマーは、脅威の全体のクラスに対するブロードバンド
にわたってジャミングするよりも、ある特定なレーダー
またはリンクをジャミングすることが必要される。これ
には、コレレート・信号ロケーションや、周波数およ
び、知られている脅威の位置を伴うモジュレーション処
理を必要とする。脅威に対してより効果的であるために
は、ジャマーは任務がその脅威に遭遇する間に、1つの
タイムウインドウを経過するジャム( 妨害発信) を行わ
なければならない。このタイムウインドウの長さは、こ
の留意すべき不確実な遭遇時間を予想として約10秒で
あると推測する。脅威に対するいわゆるジャマー・デグ
ラデーション( 減退、減衰) ファクタのテーブルは、オ
フライン・ツールによって与えられると推測される。こ
のデグラデーション・ファクタは、常識の域内でおよそ
任意に選ばれるものである。
ムは、ある脅威を与えているレーダーや通信リンクの位
置決め( ロケート) ができると共に、それを特定するこ
とが可能であると推察される。1つのスタンドオフ・ジ
ャマーは、脅威の全体のクラスに対するブロードバンド
にわたってジャミングするよりも、ある特定なレーダー
またはリンクをジャミングすることが必要される。これ
には、コレレート・信号ロケーションや、周波数およ
び、知られている脅威の位置を伴うモジュレーション処
理を必要とする。脅威に対してより効果的であるために
は、ジャマーは任務がその脅威に遭遇する間に、1つの
タイムウインドウを経過するジャム( 妨害発信) を行わ
なければならない。このタイムウインドウの長さは、こ
の留意すべき不確実な遭遇時間を予想として約10秒で
あると推測する。脅威に対するいわゆるジャマー・デグ
ラデーション( 減退、減衰) ファクタのテーブルは、オ
フライン・ツールによって与えられると推測される。こ
のデグラデーション・ファクタは、常識の域内でおよそ
任意に選ばれるものである。
【0032】特定なある脅威に同時に遭遇する多重ジャ
マーは、効果度において減衰低下したリターン( 反射
波) を表示するであろう。例えば、タイプ「a」,
「b」,「c」のジャマーは、効果度の確率をもつタイ
プ「j」の単一脅威をジャムすることが割り当てられ
る。
マーは、効果度において減衰低下したリターン( 反射
波) を表示するであろう。例えば、タイプ「a」,
「b」,「c」のジャマーは、効果度の確率をもつタイ
プ「j」の単一脅威をジャムすることが割り当てられ
る。
【0033】 Peaj ≧ Pebj ≧ Pecj [1] そして、脅威の効果度は、次のファクタによって多重化
される。
される。
【0034】 (1−Peaj)(1−Pebj/2)(1−Pecj/3) [2] 脅威の数および、それぞれの交戦で残存した航空機は、
配給可能な確率というよりも期待される量として表現さ
れる。この期待される量は次の交戦の結果を予測するの
に使われる。この単純化は、その目的とする機能の決定
を極めて容易にすると共に、そのアルゴリズム開発のこ
の初期段階のためには適当なものである。目的物の厳密
なる機能はその後に開発されるであろう。また更に、例
えば、赤色と青色の航空機の交戦においては、青色の航
空機のほうがその第1すなわち最初の交戦の機会を有し
ている。SAMサイトまたはレジメント( 編成) と青色
の航空機との間の交戦においては、このSAMサイトの
ほうが第1の交戦の機会を有している。
配給可能な確率というよりも期待される量として表現さ
れる。この期待される量は次の交戦の結果を予測するの
に使われる。この単純化は、その目的とする機能の決定
を極めて容易にすると共に、そのアルゴリズム開発のこ
の初期段階のためには適当なものである。目的物の厳密
なる機能はその後に開発されるであろう。また更に、例
えば、赤色と青色の航空機の交戦においては、青色の航
空機のほうがその第1すなわち最初の交戦の機会を有し
ている。SAMサイトまたはレジメント( 編成) と青色
の航空機との間の交戦においては、このSAMサイトの
ほうが第1の交戦の機会を有している。
【0035】ユーザインターフェース102への入力パ
ラメータは、そのシナリオを規定する。これら入力パラ
メータは次の要素を含んでいる。すなわち、任務( ミッ
ション) ,その任務の大きさ( ミッションサイズ) ,任
務の武器( ウエポン) および、各脅威に対して割り当て
られた武器の数。脅威の数と青色の航空機に対するそれ
らの効果度(effectiveness) ; 兵器とコマンドの効
果、その脅威に対する制御および、通信( コミュニケー
ション) 対策( C3CM) 資源; そして、スタンドオ
フ・レーダーまたは、通信ジャマーのそれぞれによって
作用する任務のセット。
ラメータは、そのシナリオを規定する。これら入力パラ
メータは次の要素を含んでいる。すなわち、任務( ミッ
ション) ,その任務の大きさ( ミッションサイズ) ,任
務の武器( ウエポン) および、各脅威に対して割り当て
られた武器の数。脅威の数と青色の航空機に対するそれ
らの効果度(effectiveness) ; 兵器とコマンドの効
果、その脅威に対する制御および、通信( コミュニケー
ション) 対策( C3CM) 資源; そして、スタンドオ
フ・レーダーまたは、通信ジャマーのそれぞれによって
作用する任務のセット。
【0036】次のデータ配列は、任務「s」のための入
力であり、任務「i」のためのデータは、次式イベント
Ei の続きとして入力される。
力であり、任務「i」のためのデータは、次式イベント
Ei の続きとして入力される。
【0037】 Ei =(ti ,Ri ,Wi ,N1 ) [3] 但し、ti は、航空機および脅威が発火に転ずる時間か
その飛行機が標的に武器で攻撃する時間を意味し、 R
i は、遭遇する脅威または標的のタイプおよび識別名で
あり、 Wi は、その脅威または標的に対し用いられる
武器であり、Ni は、その脅威または標的に対し用いら
れる武器の数をそれぞれ意味する。
その飛行機が標的に武器で攻撃する時間を意味し、 R
i は、遭遇する脅威または標的のタイプおよび識別名で
あり、 Wi は、その脅威または標的に対し用いられる
武器であり、Ni は、その脅威または標的に対し用いら
れる武器の数をそれぞれ意味する。
【0038】これら脅威または標的「R」のそれぞれの
ためには、次の入力パラメータがユーザインタフェース
102にエンターされる。すなわち、NR は、脅威また
は標的要素(例えば、SAMサイトまたは、単一な脅威
と共に在る制空権阻止手段)の数を表し、TR は、脅威
または標的(例えば、編成、砲台または航空機のフライ
ト)のタイプおよび識別名である。C3CM資源の各々
のジャマープラットフォーム「J」は、そのスタンドオ
フ・ジャマーによって支持される任務のセットである入
力LJ を必要とする。
ためには、次の入力パラメータがユーザインタフェース
102にエンターされる。すなわち、NR は、脅威また
は標的要素(例えば、SAMサイトまたは、単一な脅威
と共に在る制空権阻止手段)の数を表し、TR は、脅威
または標的(例えば、編成、砲台または航空機のフライ
ト)のタイプおよび識別名である。C3CM資源の各々
のジャマープラットフォーム「J」は、そのスタンドオ
フ・ジャマーによって支持される任務のセットである入
力LJ を必要とする。
【0039】デグラデーション・マトリクス[Peij]
は、武器の効果と任務における脅威の効果を詳記してい
る。そのインデックス「i」および「j」はそれぞれ、
攻撃者( アタッカ) と攻撃されたエンティティを表わ
す。また、マトリクス・エントリPeij のそれぞれ
は、攻撃エンティティによりその被攻撃エンティティの
減退( すなわち、デグラレーション) である。もしある
任務が、タイプ「j」のSAM編成に対する攻撃にタイ
プ「i」の武器を使用すると、Peij は、SAM編成
の1砲台に対し、壊滅(kill)の一撃による確率を意味す
る。仮に、タイプ5のSAM編成が、タイプ1の任務を
攻撃した場合には、Pe51が、単一の航空機に対するこ
のSAM編成の一撃による壊滅の確率を表している。な
お、全ての任務は同様なタイプのものであり、その全て
が同一の航空機から構成されているであろうと思われ
る。デグラレーション・マトリクス[Pckj]は、脅威
のタイプ「j」においてC3CM資源タイプ「k」の効
果を詳しく規定している。例えば、もし、タイプ3のジ
ャマーがタイプ6のSAM編成に対して採用され、Pc
36 = 0. 2である場合、このSAM編成の効果度は
20%減退される。例えば、20%だけ効果、つまり兵
力が劣化する。
は、武器の効果と任務における脅威の効果を詳記してい
る。そのインデックス「i」および「j」はそれぞれ、
攻撃者( アタッカ) と攻撃されたエンティティを表わ
す。また、マトリクス・エントリPeij のそれぞれ
は、攻撃エンティティによりその被攻撃エンティティの
減退( すなわち、デグラレーション) である。もしある
任務が、タイプ「j」のSAM編成に対する攻撃にタイ
プ「i」の武器を使用すると、Peij は、SAM編成
の1砲台に対し、壊滅(kill)の一撃による確率を意味す
る。仮に、タイプ5のSAM編成が、タイプ1の任務を
攻撃した場合には、Pe51が、単一の航空機に対するこ
のSAM編成の一撃による壊滅の確率を表している。な
お、全ての任務は同様なタイプのものであり、その全て
が同一の航空機から構成されているであろうと思われ
る。デグラレーション・マトリクス[Pckj]は、脅威
のタイプ「j」においてC3CM資源タイプ「k」の効
果を詳しく規定している。例えば、もし、タイプ3のジ
ャマーがタイプ6のSAM編成に対して採用され、Pc
36 = 0. 2である場合、このSAM編成の効果度は
20%減退される。例えば、20%だけ効果、つまり兵
力が劣化する。
【0040】資源スケジュールの蓄積(building block)
を保全するために、単一ジャマーの割当は互いにグルー
プ化される。最大のスケジュールは初期的に構築され
る。(但し、割当の無いものは、時間的な重複の無いよ
うに追加可能。)この試みは、アセットスケジュールま
たは解答の各試算において、ジャマーの各々が可能な限
りにフルに使用されることを確かなものにするという利
点を有している。提示結果はメモリ116に格納され、
最大スケジュールリストへの整数インデックスで表され
るスケジュールを伴う資源スケジュールの指令順番を含
んでいる。この提示結果は、次のように表される。
を保全するために、単一ジャマーの割当は互いにグルー
プ化される。最大のスケジュールは初期的に構築され
る。(但し、割当の無いものは、時間的な重複の無いよ
うに追加可能。)この試みは、アセットスケジュールま
たは解答の各試算において、ジャマーの各々が可能な限
りにフルに使用されることを確かなものにするという利
点を有している。提示結果はメモリ116に格納され、
最大スケジュールリストへの整数インデックスで表され
るスケジュールを伴う資源スケジュールの指令順番を含
んでいる。この提示結果は、次のように表される。
【0041】 (V1 ,V2 ,V3 ,V4 ,・・・・,Vn ) [4] ここで、V1 は資源「i」のためのスケジュール、脅威
または標的に対するジャマー「i」の割当のタイムオー
ダー、すなわち、時系列上の順番である。資源のための
最大スケジュールのセットは、次のリカーシブ・アルゴ
リズムを使うと簡単に生成できる。[a]をジャマーの
割当てとして、この「a」に関する機能をそれぞれ次の
ように定義する。
または標的に対するジャマー「i」の割当のタイムオー
ダー、すなわち、時系列上の順番である。資源のための
最大スケジュールのセットは、次のリカーシブ・アルゴ
リズムを使うと簡単に生成できる。[a]をジャマーの
割当てとして、この「a」に関する機能をそれぞれ次の
ように定義する。
【0042】t( a) = ジャマーが割り当てられた脅
威または標的。
威または標的。
【0043】m( a) = 割当によって支持される任
務。
務。
【0044】s( a) = 割当の開始時刻。
【0045】e( a) = 割当の終了時刻。
【0046】「A」を、ジャマーの「a」割当が可能な
全てのセットとする。
全てのセットとする。
【0047】3つの処理の第1のものが初期化処理であ
る。「a」を、「A」{例えば、「a」を「A」,s(
a) ≧s( c) における全ての「c」のために選択す
る。}また、u=s( a) とする。「V」は、空白スケ
ジュールとし、ブランチ( いわゆる、分岐または枝:Bra
nches)(a,u,V)をクリエートする。3つの処理の
第2は、このブランチ(a,u,V)をクリエートする
ことである。
る。「a」を、「A」{例えば、「a」を「A」,s(
a) ≧s( c) における全ての「c」のために選択す
る。}また、u=s( a) とする。「V」は、空白スケ
ジュールとし、ブランチ( いわゆる、分岐または枝:Bra
nches)(a,u,V)をクリエートする。3つの処理の
第2は、このブランチ(a,u,V)をクリエートする
ことである。
【0048】また、「B」を「A」における全ての割当
の「b」セットであるとすると、u≦s( b) <e(
a) および、s( b) ≧u である。このセットは
「a」を含んでいる。また、セット「B」における割当
「b」は、分岐(b,V)を処理しリターンすなわち、
復帰する。さらに、割当「b」を割当「V」にアペン
ド、すなわち付加することにより新スケジュールV’を
クリエートする。
の「b」セットであるとすると、u≦s( b) <e(
a) および、s( b) ≧u である。このセットは
「a」を含んでいる。また、セット「B」における割当
「b」は、分岐(b,V)を処理しリターンすなわち、
復帰する。さらに、割当「b」を割当「V」にアペン
ド、すなわち付加することにより新スケジュールV’を
クリエートする。
【0049】また、u=e( b) とし、s(a) ≧u
{例えば、「a」を選び、s( a) ≦s( c) における
全ての「c」のために選択。}のために「a」を
「A」,s(a) ≧u における第1の割当とする。仮
に「a」が存在しない場合には、完了したスケジュール
「V’」をセーブ、すなわち、保存するが、それ以外は
ブランチ(a,u,V’)をクリエートした後に復帰す
る基本的な等式は、タイプ「i」の攻撃側とタイプ
「j」の標的との間で行われる交戦において、期待され
る生存数を求めるために用いられる。その式は次のよう
なものである。すなわち、 Eij = mj −(Peij)(bi ) [5] ここで、Peij は、タイプ「i」の武器を用いる攻撃
側が、タイプ「j」の標的に対して効果的である確率で
ある。mj は、タイプ「j」の予測される標的数であ
り、bi は、攻撃に使われるタイプ「i」の武器数であ
り、bi ≦mjの関係が成り立つ。攻撃側は、青色航空
機,赤色航空機または、赤SAMサイトのいずれでもよ
い。また、標的側も、青色航空機,赤色航空機,赤SA
Mサイト,または、他の赤色の標的のいずれでもよい。
武器数がmj 以上で一度に登載される場合には、上記の
式は、登載武器の数量を数えるための十分な時間が繰り
返し与えられる。なお、その繰返しの都度において、m
i は先の繰返しからの生存数Eij であり、最後の繰返
し以外は、bi =mi が成り立つ。
{例えば、「a」を選び、s( a) ≦s( c) における
全ての「c」のために選択。}のために「a」を
「A」,s(a) ≧u における第1の割当とする。仮
に「a」が存在しない場合には、完了したスケジュール
「V’」をセーブ、すなわち、保存するが、それ以外は
ブランチ(a,u,V’)をクリエートした後に復帰す
る基本的な等式は、タイプ「i」の攻撃側とタイプ
「j」の標的との間で行われる交戦において、期待され
る生存数を求めるために用いられる。その式は次のよう
なものである。すなわち、 Eij = mj −(Peij)(bi ) [5] ここで、Peij は、タイプ「i」の武器を用いる攻撃
側が、タイプ「j」の標的に対して効果的である確率で
ある。mj は、タイプ「j」の予測される標的数であ
り、bi は、攻撃に使われるタイプ「i」の武器数であ
り、bi ≦mjの関係が成り立つ。攻撃側は、青色航空
機,赤色航空機または、赤SAMサイトのいずれでもよ
い。また、標的側も、青色航空機,赤色航空機,赤SA
Mサイト,または、他の赤色の標的のいずれでもよい。
武器数がmj 以上で一度に登載される場合には、上記の
式は、登載武器の数量を数えるための十分な時間が繰り
返し与えられる。なお、その繰返しの都度において、m
i は先の繰返しからの生存数Eij であり、最後の繰返
し以外は、bi =mi が成り立つ。
【0050】確率Peijは、「赤色の攻撃側」対「青色
の標的側」および、「青色の攻撃側」対「赤色の標的
側」というテーブル形式で与えられる。「赤色の攻撃
側」対「青色の標的側」の効果度の確率は、次式に基づ
いて報復対抗( カウンタメジャー) 手段の効果度によっ
てモディファイ( 修正) される。
の標的側」および、「青色の攻撃側」対「赤色の標的
側」というテーブル形式で与えられる。「赤色の攻撃
側」対「青色の標的側」の効果度の確率は、次式に基づ
いて報復対抗( カウンタメジャー) 手段の効果度によっ
てモディファイ( 修正) される。
【0051】 ここで、Kij は、タイプ「i」の攻撃側の支持におけ
る脅威「j」に対して適用される報復対抗手段の数であ
り、「k」は、タイプ「i」の攻撃側の支持における脅
威「j」に対して適用される報復対抗手段のセットをイ
ンデックス(索引) している。この報復対抗手段のセッ
トは、次式のように順序づけられる。すなわち、 Pckj ≧ Pck+1,j [7] ここでは、k = 1 から Kij - 1 のPckjは、タイプ
「k」の報復対抗手段がタイプ「j 」の標的に対して有
効であることの確率である。
る脅威「j」に対して適用される報復対抗手段の数であ
り、「k」は、タイプ「i」の攻撃側の支持における脅
威「j」に対して適用される報復対抗手段のセットをイ
ンデックス(索引) している。この報復対抗手段のセッ
トは、次式のように順序づけられる。すなわち、 Pckj ≧ Pck+1,j [7] ここでは、k = 1 から Kij - 1 のPckjは、タイプ
「k」の報復対抗手段がタイプ「j 」の標的に対して有
効であることの確率である。
【0052】本システムが資源100の割当( アロケー
ション) を行う目的は、プライオタイズ( 優先化) され
た青色の攻撃側の空からの遂行任務( ミッション) が与
えられたセットの各々の達成の確率を最大化することに
ある。更に高い優先度を有する任務は、効果度確率が
0. 9で達成されるまで、高い優先度の任務がより低い
優先度の任務に比べて優先的に資源を受け取る。すべて
の任務を通じての青色の航空機の失われた率は、使用さ
れた全航空機数の2%を超過しない。与えられた資源割
当のための目的物の量は、タイムステップによるシュミ
レーションモデルによって推定される。各任務における
期待される航空機数および、残存する脅威の予測される
量は、年代時間順(chronologiical)にアップデート( 更
新) されなければならない。その理由は、交戦の結果が
その交戦に参加した攻撃側および標的側の数によって決
まる故である。その任務遂行における脅威に対する報復
手段の割当目的物数を決定するためには、その任務の目
的物に対する残存している脅威の数量を評価する必要が
ある。各任務の任務達成率は、各任務で標的とされた脅
威の数によって割り算される壊滅された脅威の推定数か
ら求められる。航空機の残存率もまた、各任務で使用さ
れた航空機数によって割り算される各任務において生還
した航空機数から決まる。シュミレーションは、それら
のイベント(出来事) を1分単位の精度で年代時間順に
処理を行う。このシュミレーションは、すべての任務ま
たは脅威に関する状況( ステータス) を各タイムステッ
プにおいてアップデートする。ある任務に関するステー
タスは、残存している航空機数および、残存している各
々のタイプの武器数である。
ション) を行う目的は、プライオタイズ( 優先化) され
た青色の攻撃側の空からの遂行任務( ミッション) が与
えられたセットの各々の達成の確率を最大化することに
ある。更に高い優先度を有する任務は、効果度確率が
0. 9で達成されるまで、高い優先度の任務がより低い
優先度の任務に比べて優先的に資源を受け取る。すべて
の任務を通じての青色の航空機の失われた率は、使用さ
れた全航空機数の2%を超過しない。与えられた資源割
当のための目的物の量は、タイムステップによるシュミ
レーションモデルによって推定される。各任務における
期待される航空機数および、残存する脅威の予測される
量は、年代時間順(chronologiical)にアップデート( 更
新) されなければならない。その理由は、交戦の結果が
その交戦に参加した攻撃側および標的側の数によって決
まる故である。その任務遂行における脅威に対する報復
手段の割当目的物数を決定するためには、その任務の目
的物に対する残存している脅威の数量を評価する必要が
ある。各任務の任務達成率は、各任務で標的とされた脅
威の数によって割り算される壊滅された脅威の推定数か
ら求められる。航空機の残存率もまた、各任務で使用さ
れた航空機数によって割り算される各任務において生還
した航空機数から決まる。シュミレーションは、それら
のイベント(出来事) を1分単位の精度で年代時間順に
処理を行う。このシュミレーションは、すべての任務ま
たは脅威に関する状況( ステータス) を各タイムステッ
プにおいてアップデートする。ある任務に関するステー
タスは、残存している航空機数および、残存している各
々のタイプの武器数である。
【0053】ここで留意する事は、残存している武器の
数は、任務中に破壊された航空機数に比例して減少して
いく。ある脅威のステータスは、残存している脅威の数
と、残存する脅威の減退するであろう効果度( 例えば、
減ずる兵力等) である。ある脅威に照準を合わせるジャ
マーのすべてにより引き起こされる減退、いわゆるデグ
ラレーションは、青色の航空機に対する脅威効果の推定
に適用される。
数は、任務中に破壊された航空機数に比例して減少して
いく。ある脅威のステータスは、残存している脅威の数
と、残存する脅威の減退するであろう効果度( 例えば、
減ずる兵力等) である。ある脅威に照準を合わせるジャ
マーのすべてにより引き起こされる減退、いわゆるデグ
ラレーションは、青色の航空機に対する脅威効果の推定
に適用される。
【0054】任務の時系列からの1つのイベントの選択
は、その脅威に対しての武器の配給においてある結果を
もたらす。ある時系列は、次のように表される。
は、その脅威に対しての武器の配給においてある結果を
もたらす。ある時系列は、次のように表される。
【0055】 (E1 ,E2 ,E3 ,・・・,En ) [8] ここで、Ei は、先に定義したように、この時系列にお
ける i番目のイベントを意味する。もし、脅威が赤色の
航空機から成るものに遭遇した場合には、青色の航空機
が最初の発砲をする第1の機会を有する。また、脅威が
SAMサイトまたは連隊編成に遭遇した場合には、この
SAMサイトが最初の発射を行う機会を有する。
ける i番目のイベントを意味する。もし、脅威が赤色の
航空機から成るものに遭遇した場合には、青色の航空機
が最初の発砲をする第1の機会を有する。また、脅威が
SAMサイトまたは連隊編成に遭遇した場合には、この
SAMサイトが最初の発射を行う機会を有する。
【0056】多重目的物の適応性または、評価機能は、
最善( オプティマル) な解答を見つけ出すために利用さ
れる。各々の任務の効果率または効果度は、割り当てら
れ壊滅された脅威の一部分( 数) を表わす(0. 0−
0. 9)の範囲内に治まる。0. 9よりも大きな値の効
果率は、0. 9とみなされる。これは、効率的なゴール
に到達するよりも、ある任務を割当より多くのジャマー
資源から離しておくためである。この多重目的物の適応
性または評価機能は、任務の各々の効果率を同時に適正
化するために探求している。なぜならば、任務はそれぞ
れジャマー資源と相互に競い合ってもよく、他が低い効
果率であっても、ある任務においてだけ高い効果率が達
成されてもよい故である。この多重目的物に関するアプ
ローチ、すなわち試みについては、その分野では周知な
事項であり、次の文献に記載されている。
最善( オプティマル) な解答を見つけ出すために利用さ
れる。各々の任務の効果率または効果度は、割り当てら
れ壊滅された脅威の一部分( 数) を表わす(0. 0−
0. 9)の範囲内に治まる。0. 9よりも大きな値の効
果率は、0. 9とみなされる。これは、効率的なゴール
に到達するよりも、ある任務を割当より多くのジャマー
資源から離しておくためである。この多重目的物の適応
性または評価機能は、任務の各々の効果率を同時に適正
化するために探求している。なぜならば、任務はそれぞ
れジャマー資源と相互に競い合ってもよく、他が低い効
果率であっても、ある任務においてだけ高い効果率が達
成されてもよい故である。この多重目的物に関するアプ
ローチ、すなわち試みについては、その分野では周知な
事項であり、次の文献に記載されている。
【0057】Learning Multiclass Pattern Discrimina
tion J.D. Schaffer 著 Proceedings of an International Conference 発行、
Genetic Algorithmsand Their Applications, 1985,p93
-100 。
tion J.D. Schaffer 著 Proceedings of an International Conference 発行、
Genetic Algorithmsand Their Applications, 1985,p93
-100 。
【0058】上記の文献の著者 Schaffer によって開発
された多重目的物のアプローチは、いわゆる、「パレト
の最適化の解法(Pareto optimal solution) 」を提供す
ることを意図している。このパレト最適化解の「y」
は、ある数種の任務で「x」より効果的であるか、全て
の任務で「x」と同等な効果があるという考えにおいて
は、この解「y」は他の如何なる解「x」によっても支
配されないものである。このSchaffer's method におい
ては、各目的物は、再生プロセッサ122における再生
処理のために、そのポピュレーションのあるメンバーを
選択するのに用いられる。クロスオーバーは、選ばれた
メンバーを蓄えるプールに適用される。
された多重目的物のアプローチは、いわゆる、「パレト
の最適化の解法(Pareto optimal solution) 」を提供す
ることを意図している。このパレト最適化解の「y」
は、ある数種の任務で「x」より効果的であるか、全て
の任務で「x」と同等な効果があるという考えにおいて
は、この解「y」は他の如何なる解「x」によっても支
配されないものである。このSchaffer's method におい
ては、各目的物は、再生プロセッサ122における再生
処理のために、そのポピュレーションのあるメンバーを
選択するのに用いられる。クロスオーバーは、選ばれた
メンバーを蓄えるプールに適用される。
【0059】乱数発生器114において何度ものジェネ
レーションが行われた後には、すべての解またはインデ
ックスストリングが、初期評価プロセッサ118におい
て全目的物に対して評価される。このインデックススト
リングまたは、最高の優先度の任務のため目的物を最大
化する所のアセットスケジュールが選択される。
レーションが行われた後には、すべての解またはインデ
ックスストリングが、初期評価プロセッサ118におい
て全目的物に対して評価される。このインデックススト
リングまたは、最高の優先度の任務のため目的物を最大
化する所のアセットスケジュールが選択される。
【0060】0. 9またはそれ以下の任務効果の確率と
結び付いた2つまたはそれ以上のアセットスケジュール
または解の場合には、その結び付きは優先順における次
の任務により解かれる。この結び付きの解消プロセス
は、単一の任務が選択されるまでまたはこの任務リスト
の最後まで到達するまで、この任務リストの下方へ続い
ていく。この解法において、1つのアセットスケジュー
ルまたは解が、結び付かれた複数の解から任意に選ばれ
る。特定のジャマーのアロケーションのための航空機の
損失率もまた計算される。
結び付いた2つまたはそれ以上のアセットスケジュール
または解の場合には、その結び付きは優先順における次
の任務により解かれる。この結び付きの解消プロセス
は、単一の任務が選択されるまでまたはこの任務リスト
の最後まで到達するまで、この任務リストの下方へ続い
ていく。この解法において、1つのアセットスケジュー
ルまたは解が、結び付かれた複数の解から任意に選ばれ
る。特定のジャマーのアロケーションのための航空機の
損失率もまた計算される。
【0061】目的物のそれぞれの機能は、目的物の数に
逆比例するポピュレーションからの多数のアセットスケ
ジュール・メンバーを選択することに利用される。仮
に、アセットスケジュール・ポピュレーションのサイズ
が「P」で、目的物の数が「n」であるとすると、各々
の目的物により選ばれる数は「P/n」である。ここで
留意することは、「P」は「n」の整数倍によって任意
に選択され得ることである。これは次のようにして達成
される。すなわち、最初にまず第1番目に、各目的物の
ために、アセットスケジュール・ポピュレーションを、
減少する目的物の値の順にランク付けを行う。続いて第
2番目には、このポピュレーションのそのアセットスケ
ジュールメンバーに最高ランクとしての「r」=1とい
うランクを割り当てる。また、最低ランクとしては
「r」=「P」をその該当するメンバーに割り当てる。
逆比例するポピュレーションからの多数のアセットスケ
ジュール・メンバーを選択することに利用される。仮
に、アセットスケジュール・ポピュレーションのサイズ
が「P」で、目的物の数が「n」であるとすると、各々
の目的物により選ばれる数は「P/n」である。ここで
留意することは、「P」は「n」の整数倍によって任意
に選択され得ることである。これは次のようにして達成
される。すなわち、最初にまず第1番目に、各目的物の
ために、アセットスケジュール・ポピュレーションを、
減少する目的物の値の順にランク付けを行う。続いて第
2番目には、このポピュレーションのそのアセットスケ
ジュールメンバーに最高ランクとしての「r」=1とい
うランクを割り当てる。また、最低ランクとしては
「r」=「P」をその該当するメンバーに割り当てる。
【0062】次に、選択の確率Ps を、2(P−r)/
(P*2−P)に等しくなる解のアセットスケジュール
メンバーに割り当てる。更に第3番目には、そのポピュ
レーションのP/nアセットスケジュールメンバーを、
選択確率に従ってランダムに選択する。このようにして
選択されたポピュレーションのアセットスケジュールメ
ンバーは、クロスオーバ操作のために選択されたランダ
ムなペアの内から1つのプールの中へエンターされる。
(P*2−P)に等しくなる解のアセットスケジュール
メンバーに割り当てる。更に第3番目には、そのポピュ
レーションのP/nアセットスケジュールメンバーを、
選択確率に従ってランダムに選択する。このようにして
選択されたポピュレーションのアセットスケジュールメ
ンバーは、クロスオーバ操作のために選択されたランダ
ムなペアの内から1つのプールの中へエンターされる。
【0063】このクロスオーバー操作は、次のように行
われる。すなわち、第1番目には、この選ばれたメンバ
ーのプールからのアセットスケジュール・メンバーのペ
アは、ランダムに選択される。第2番目には、このクロ
スオーバー操作がこのランダムに選ばれたアセットスケ
ジュール・メンバーのペアに、Pcの確率で行われる。
これは、同様にランダム選択されたロケーション( 所在
位置) における選択されたペアのそれぞれのストリング
インデックスをカットすることにより達成される。次に
は、そのランダムに選択されたペアは、そのオリジナル
な選択されたペアのそれぞれからの1部分を受け取る新
しいストリングのそれぞれを伴った2つの新しいストリ
ングインデックスの形式にアレンジされる。その後、こ
の新しいストリングインデックスのそれぞれのアセット
スケジュールの各要素は、確率Pmでミューテーション
される。各ストリングインデックスのそれぞれの要素
は、ある特定な資源のための1つのアセットスケジュー
ルに対応している故に、ミューテーションは、ストレー
ジメモリ116中のアセット用最大スケジュールからの
1スケジュールのランダム選択で構成する。
われる。すなわち、第1番目には、この選ばれたメンバ
ーのプールからのアセットスケジュール・メンバーのペ
アは、ランダムに選択される。第2番目には、このクロ
スオーバー操作がこのランダムに選ばれたアセットスケ
ジュール・メンバーのペアに、Pcの確率で行われる。
これは、同様にランダム選択されたロケーション( 所在
位置) における選択されたペアのそれぞれのストリング
インデックスをカットすることにより達成される。次に
は、そのランダムに選択されたペアは、そのオリジナル
な選択されたペアのそれぞれからの1部分を受け取る新
しいストリングのそれぞれを伴った2つの新しいストリ
ングインデックスの形式にアレンジされる。その後、こ
の新しいストリングインデックスのそれぞれのアセット
スケジュールの各要素は、確率Pmでミューテーション
される。各ストリングインデックスのそれぞれの要素
は、ある特定な資源のための1つのアセットスケジュー
ルに対応している故に、ミューテーションは、ストレー
ジメモリ116中のアセット用最大スケジュールからの
1スケジュールのランダム選択で構成する。
【0064】以上のように、本発明は、あるアプリケー
ションの実施例を参照しながらここに記述されている。
当業者はこの開示内容に基づき、本実施例の要旨の範囲
内で更なる変形実施も可能であろう。この詳細内容には
軍用資材のアロケーティング用のシステムを指向するも
のが記述されてはいるが、本発明は例えば、エアライン
や、フライトおよび自動車産業等における各種の資源の
アロケーションのような商業的アプリケーションにも同
様に応用が可能である。
ションの実施例を参照しながらここに記述されている。
当業者はこの開示内容に基づき、本実施例の要旨の範囲
内で更なる変形実施も可能であろう。この詳細内容には
軍用資材のアロケーティング用のシステムを指向するも
のが記述されてはいるが、本発明は例えば、エアライン
や、フライトおよび自動車産業等における各種の資源の
アロケーションのような商業的アプリケーションにも同
様に応用が可能である。
【0065】そこで、本発明の要旨における変形例や、
そのアプリケーションおよび実施例のすべてを包含する
請求の範囲をここに提示すものである。
そのアプリケーションおよび実施例のすべてを包含する
請求の範囲をここに提示すものである。
【図1】 データ処理環境における、資源アロケーティ
ングのためのシステムを概要を示す概略ブロック図。
ングのためのシステムを概要を示す概略ブロック図。
【図2】 アセット・アロケーションスケジュールを決
定するために使われる図1の資源アロケーティングシス
テムを詳しく示す詳細ブロック図。
定するために使われる図1の資源アロケーティングシス
テムを詳しく示す詳細ブロック図。
【図3】 アセット・アロケーションスケジュールの決
定に関する実行ステップを表し、図1の資源アロケーテ
ィングシステムの動作行程を示すフローチャート。
定に関する実行ステップを表し、図1の資源アロケーテ
ィングシステムの動作行程を示すフローチャート。
100…システム,102…ユーザーインタフェース,
104…入力データテンプレート,106…データプロ
ッセッサ,108…アクティベーションスイッチ,11
0…出力データテンプレート,112…ディスプレイモ
ニタ,114…乱数発生器,116…ストレージメモ
リ,118…初期評価プロセッサ,120…確率・割当
/選択プロセッサ,126…最終評価プロセッサ。
104…入力データテンプレート,106…データプロ
ッセッサ,108…アクティベーションスイッチ,11
0…出力データテンプレート,112…ディスプレイモ
ニタ,114…乱数発生器,116…ストレージメモ
リ,118…初期評価プロセッサ,120…確率・割当
/選択プロセッサ,126…最終評価プロセッサ。
フロントページの続き (72)発明者 パトリック・アール・ジャンセン アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92509、リバーサイド、ロックリッジ・ロ ード 7281 (72)発明者 トーマス・エス・ニコルス アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92509、フラートン、アベニダ・セルバ 1643
Claims (8)
- 【請求項1】 ユーザーインタフェース(102) と,デー
タプロセッサ(106)とを有する資源のアロケーションの
ためのシステム(100) であって、 前記データプロセッサ(106) 内に配設され、アセットス
ケジュールの集合を発生する乱数発生器手段(114) と、 前記アセットスケジュールの組合せの1つのセットを供
給するために、選択された前記アセットスケジュールの
セットを再生する再生処理手段(122) と、 アセット・アロケーションスケジュールの1つのセット
を供給するために、ランダムな前記アセットスケジュー
ルの組合せを評価する評価処理手段(126)と、 前記アセット・アロケーションスケジュールの前記セッ
トに従って資源をアロケートする出力データテンプレー
ト(110) と、を具備することを特徴とする資源アロケー
ティングシステム(100) 。 - 【請求項2】 前記ユーザーインタフェース(102) は、
キーボードであることを特徴とする、請求項1に記載の
資源アロケーティングシステム(100) 。 - 【請求項3】 入力データテンプレート(104) の集合を
更に含むことを特徴とする、請求項1に記載の資源アロ
ケーティングシステム。 - 【請求項4】 前記のアセット・アロケーションスケジ
ュールのセットを表示するためのディスプレイモニタ(1
12) を更に含むことを特徴とする、請求項1に記載の資
源アロケーティングシステム。 - 【請求項5】 前記の発生されたアセット・スケジュー
ルの集まりを格納するための格納メモリ(116) を更に含
むことを特徴とする、請求項1に記載の資源アロケーテ
ィングシステム。 - 【請求項6】 前記の発生されたアセットスケジュール
のための初期評価プロセッサ(118) を更に含むことを特
徴とする、請求項1に記載の資源アロケーティングシス
テム。 - 【請求項7】 前記アセットスケジュールのアサイメン
トプロバビリティ(割当および選択の確率) セレクショ
ンプロバビリティのための、確率の割当選択プロセッサ
(120) を更に含むことを特徴とする、請求項1に記載の
資源アロケーティングシステム。 - 【請求項8】 前記データプロセッサ(106) のオペレー
ションを初期化するアクティベーションスイッチ(108)
を更に含むことを特徴とする、請求項1に記載の資源ア
ロケーティングシステム。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US993172 | 1992-12-18 | ||
US07/993,172 US5404516A (en) | 1992-12-18 | 1992-12-18 | System for allocating resources and method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH076186A true JPH076186A (ja) | 1995-01-10 |
JP2581892B2 JP2581892B2 (ja) | 1997-02-12 |
Family
ID=25539185
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP31870993A Expired - Lifetime JP2581892B2 (ja) | 1992-12-18 | 1993-12-17 | 資源アロケーティングシステムおよび方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5404516A (ja) |
EP (1) | EP0602673B1 (ja) |
JP (1) | JP2581892B2 (ja) |
KR (1) | KR970005019B1 (ja) |
DE (1) | DE69324218T2 (ja) |
IL (1) | IL107689A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015197232A (ja) * | 2014-03-31 | 2015-11-09 | 三菱重工業株式会社 | 戦術支援装置、戦術支援方法、及び戦術支援プログラム |
JP2016528581A (ja) * | 2013-07-16 | 2016-09-15 | レイセオン カンパニー | ミッションコンポーネントの評価およびレスポンス構成 |
Families Citing this family (50)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6272543B1 (en) * | 1995-09-19 | 2001-08-07 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Network-computer system build support system and support method |
US5926745A (en) | 1995-11-30 | 1999-07-20 | Amsc Subsidiary Corporation | Network operations center for mobile earth terminal satellite communications system |
US6032123A (en) * | 1997-05-12 | 2000-02-29 | Jameson; Joel | Method and apparatus for allocating, costing, and pricing organizational resources |
US6385638B1 (en) * | 1997-09-04 | 2002-05-07 | Equator Technologies, Inc. | Processor resource distributor and method |
US6085216A (en) * | 1997-12-31 | 2000-07-04 | Xerox Corporation | Method and system for efficiently allocating resources for solving computationally hard problems |
US6665271B1 (en) * | 1998-03-17 | 2003-12-16 | Transnexus, Llc | System for real-time prediction of quality for internet-based multimedia communications |
US6965867B1 (en) | 1998-04-29 | 2005-11-15 | Joel Jameson | Methods and apparatus for allocating, costing, and pricing organizational resources |
US5999990A (en) * | 1998-05-18 | 1999-12-07 | Motorola, Inc. | Communicator having reconfigurable resources |
US20020013754A1 (en) * | 1999-07-02 | 2002-01-31 | Glenn Frank | Financial optimization system and method |
US6240399B1 (en) * | 1998-12-24 | 2001-05-29 | Glenn Frank | System and method for optimizing investment location |
US6219649B1 (en) * | 1999-01-21 | 2001-04-17 | Joel Jameson | Methods and apparatus for allocating resources in the presence of uncertainty |
US7003475B1 (en) | 1999-05-07 | 2006-02-21 | Medcohealth Solutions, Inc. | Computer implemented resource allocation model and process to dynamically and optimally schedule an arbitrary number of resources subject to an arbitrary number of constraints in the managed care, health care and/or pharmacy industry |
US7444407B2 (en) * | 2000-06-29 | 2008-10-28 | Transnexus, Inc. | Intelligent end user devices for clearinghouse services in an internet telephony system |
WO2001047232A2 (en) | 1999-12-22 | 2001-06-28 | Transnexus, Inc. | Secure enrollment of a device with a clearinghouse server for internet telephony system |
EP1319281B1 (en) | 2000-09-11 | 2007-05-09 | TransNexus, Inc. | Clearinghouse server for internet telephony and multimedia communications |
US7525956B2 (en) * | 2001-01-11 | 2009-04-28 | Transnexus, Inc. | Architectures for clearing and settlement services between internet telephony clearinghouses |
US6497169B1 (en) | 2001-04-13 | 2002-12-24 | Raytheon Company | Method for automatic weapon allocation and scheduling against attacking threats |
US20020199200A1 (en) * | 2001-05-25 | 2002-12-26 | N2 Broadband, Inc. | System and method for scheduling the distribution of assets from multiple asset providers to multiple receivers |
GB0115830D0 (en) * | 2001-06-28 | 2001-08-22 | Coredata Ltd | Data management |
US8024766B2 (en) * | 2001-08-01 | 2011-09-20 | Ericsson Television, Inc. | System and method for distributing network-based personal video |
US7376542B2 (en) * | 2003-08-15 | 2008-05-20 | The Boeing Company | System, method and computer program product for modeling a force structure |
US7568209B1 (en) | 2003-11-14 | 2009-07-28 | Tanderberg Television, Inc. | Method and system for the management of targeted material insertion using a campaign manager |
US20050177616A1 (en) * | 2003-12-19 | 2005-08-11 | N2 Broadband, Inc. | Method and system for distributing services in a digital asset environment |
US6929507B2 (en) * | 2003-12-30 | 2005-08-16 | Huang Liang Precision Enterprise Co., Ltd. | Coaxial connector structure |
JP4203001B2 (ja) * | 2004-01-28 | 2008-12-24 | 株式会社東芝 | 並列計算方法、並列計算プログラム及び計算機 |
WO2005089147A2 (en) | 2004-03-11 | 2005-09-29 | Transnexus, Inc. | Method and system for routing calls over a packet switched computer network |
US7617498B1 (en) * | 2004-09-15 | 2009-11-10 | Nortel Networks Limited | Resource conflict management using predefined XML schemas |
US7561784B2 (en) * | 2004-10-01 | 2009-07-14 | Flir Systems, Inc. | Gimbal system |
US7457283B2 (en) * | 2004-12-13 | 2008-11-25 | Transnexus, Inc. | Method and system for securely authorized VoIP interconnections between anonymous peers of VoIP networks |
US8238329B2 (en) | 2005-12-13 | 2012-08-07 | Transnexus, Inc. | Method and system for securely authorizing VoIP interconnections between anonymous peers of VoIP networks |
US20060161467A1 (en) * | 2005-01-14 | 2006-07-20 | Tarun Kumar | System and method for strategic budgeting of initial response for managing wildfires |
US7698237B2 (en) * | 2005-02-22 | 2010-04-13 | Northrop Grumman Corporation | Interactive course of action analysis tool using case based injected genetic algorithm |
US7757595B2 (en) * | 2006-04-14 | 2010-07-20 | Raytheon Company | Methods and apparatus for optimal resource allocation |
US8069127B2 (en) * | 2007-04-26 | 2011-11-29 | 21 Ct, Inc. | Method and system for solving an optimization problem with dynamic constraints |
US8005657B2 (en) * | 2008-04-23 | 2011-08-23 | Lockheed Martin Corporation | Survivability mission modeler |
US8185256B2 (en) | 2008-04-23 | 2012-05-22 | Lockheed Martin Corporation | Threat prioritization using engagement timeline |
US8280702B2 (en) * | 2008-07-08 | 2012-10-02 | Lockheed Martin Corporation | Vehicle aspect control |
US8898108B2 (en) * | 2009-01-14 | 2014-11-25 | Vmware, Inc. | System and method for scheduling data storage replication over a network |
WO2010112907A1 (en) * | 2009-03-31 | 2010-10-07 | Bae Systems Plc | Assigning weapons to threats |
US10032136B1 (en) * | 2012-07-30 | 2018-07-24 | Verint Americas Inc. | System and method of scheduling work within a workflow with defined process goals |
FR3002058A1 (fr) * | 2013-02-08 | 2014-08-15 | Mbda France | Procede et dispositif d'optimisation multi-objectif |
US20150339619A1 (en) * | 2014-05-23 | 2015-11-26 | Mckinsey & Company, Inc. | Automatically updating work schedules |
US9655034B2 (en) | 2014-10-31 | 2017-05-16 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Transaction sensitive access network discovery and selection |
US9629076B2 (en) | 2014-11-20 | 2017-04-18 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Network edge based access network discovery and selection |
US10162351B2 (en) * | 2015-06-05 | 2018-12-25 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Remote provisioning of a drone resource |
US10129706B2 (en) | 2015-06-05 | 2018-11-13 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Context sensitive communication augmentation |
US10470241B2 (en) | 2016-11-15 | 2019-11-05 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Multiple mesh drone communication |
CN111126726A (zh) * | 2018-10-30 | 2020-05-08 | 北京同方软件有限公司 | 一种基于异构融合数据的智慧决策多目标分析方法 |
US10558937B1 (en) * | 2019-04-22 | 2020-02-11 | Lineage Logistics Llc | Scheduled thermal control system |
CN113376594B (zh) * | 2021-06-10 | 2023-07-18 | 西安电子科技大学 | 基于moea/d-gas的stap雷达分布式干扰方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6140643A (ja) * | 1984-07-31 | 1986-02-26 | Hitachi Ltd | システムの資源割当て制御方式 |
US5115499A (en) * | 1986-05-14 | 1992-05-19 | Sequoia Systems, Inc. | Shared computer resource allocation system having apparatus for informing a requesting computer of the identity and busy/idle status of shared resources by command code |
US5003464A (en) * | 1988-05-23 | 1991-03-26 | Bell Communications Research, Inc. | Methods and apparatus for efficient resource allocation |
WO1992003905A2 (en) * | 1990-08-31 | 1992-03-19 | Ab Volvo | A method and apparatus for optimally allocating resources |
JPH05173989A (ja) * | 1991-12-24 | 1993-07-13 | Kawasaki Steel Corp | 計算機及びマルチプロセッサ計算装置 |
-
1992
- 1992-12-18 US US07/993,172 patent/US5404516A/en not_active Expired - Lifetime
-
1993
- 1993-11-22 IL IL10768993A patent/IL107689A/en not_active IP Right Cessation
- 1993-12-17 DE DE69324218T patent/DE69324218T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1993-12-17 EP EP93120436A patent/EP0602673B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1993-12-17 KR KR1019930028150A patent/KR970005019B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1993-12-17 JP JP31870993A patent/JP2581892B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016528581A (ja) * | 2013-07-16 | 2016-09-15 | レイセオン カンパニー | ミッションコンポーネントの評価およびレスポンス構成 |
JP2015197232A (ja) * | 2014-03-31 | 2015-11-09 | 三菱重工業株式会社 | 戦術支援装置、戦術支援方法、及び戦術支援プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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IL107689A0 (en) | 1994-07-31 |
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IL107689A (en) | 1996-06-18 |
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