面向任务规划的协同服务框架的研究与设计
基于云计算的规划方案协同设计平台
基于云计算的规划方案协同设计平台云计算是近年来快速发展的一项技术，它通过将计算资源、存储资源和应用程序等进行虚拟化，以服务的形式提供给用户。
云计算具有高效、灵活、可扩展等特点，广泛应用于各个领域。
在规划方案协同设计领域，云计算也发挥着重要的作用。
本文将介绍基于云计算的规划方案协同设计平台，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、云计算在规划方案协同设计中的应用规划方案协同设计是指多个参与者在一个协同平台上共同参与规划方案的制定和设计过程。
传统的规划方案协同设计往往面临着时间和空间上的限制，参与者需要面对各种各样的协作问题。
而基于云计算的规划方案协同设计平台能够克服这些问题，提供更高效、灵活的协同设计环境。
1. 资源共享与协同工作基于云计算的规划方案协同设计平台可以将计算资源和存储资源进行虚拟化，实现资源的共享和协同工作。
参与者可以在云平台上上传和下载各种规划方案的数据和文件，实现实时的协同编辑和设计。
同时，云平台还可以提供强大的计算能力，支持复杂的规划方案分析和模拟，提高规划方案的质量和效率。
2. 空间和时间的解耦传统的规划方案协同设计往往需要参与者在同一地点进行面对面的协作，这在一些特殊情况下会带来很大的困扰。
而基于云计算的规划方案协同设计平台可以解耦空间和时间的限制，参与者可以在任何地点、任何时间进行协同设计。
这对于跨地域、跨时区的规划方案协同设计来说尤为重要，能够极大地提高协同设计的效率和灵活性。
二、基于云计算的规划方案协同设计平台的优势基于云计算的规划方案协同设计平台具有以下几个优势：1. 灵活性和可扩展性云计算平台提供了灵活的计算和存储资源，可以根据实际需求进行动态调整。
规划方案协同设计平台可以根据参与者的数量和需求进行资源的分配和调度，保证协同设计的效率和质量。
同时，云计算平台还具有良好的可扩展性，可以根据需求进行扩容，满足不断增长的用户需求。
2. 安全性和稳定性云计算平台具有高度的安全性和稳定性，能够有效保护用户数据的安全和隐私。
面向服务的软件体系结构演化过程的建模和分析
面向服务的软件体系结构演化过程的建模和分析一、简介随着网络技术和信息化的快速发展，软件服务的范围已经从单一的应用程序扩展到了涵盖大型企业和全球网络的服务。
因此，面向服务的软件体系结构应运而生，提供了一种用于描述和组织复杂软件系统结构的方法。
然而，随着时间的推移和需求的改变，面向服务的软件体系结构也需要不断演化和更新。
本文旨在探讨面向服务的软件体系结构演化过程的建模和分析。
二、面向服务的软件体系结构1. 概述面向服务的软件体系结构是一个用于描述和组织软件系统的结构和组件之间相互作用的方法。
它将整个软件系统看作是一组按功能或任务为基础分而治之的组件，这些组件之间通过标准化的协议进行通信，以实现相互之间的交互。
面向服务的软件体系结构被广泛应用于企业级软件开发、大规模分布式应用、云计算等领域。
2. 构成要素面向服务的软件体系结构包括以下几个构成要素：(1) 服务服务是对一些特定功能的描述和实现。
服务可以是一个特定的计算机程序、一个通用接口、一个消息传输方式或一个在线交易系统等。
服务的本质是对一些特定功能行为的表述。
(2) 服务提供者服务提供者指的是提供服务的组织或个人，他们设计、实现、维护和更新服务，并为外部组件或用户提供服务的访问途径。
(3) 服务消费者服务消费者是指使用服务的组件或用户。
消费者通过特定的协议或API与服务进行通信，以实现功能的实现。
(4) 服务注册表服务注册表是指一个中央注册表，用于存储和管理所有可用的服务。
每个服务都有一个唯一的标识符和相关元数据，以便消费者能够发现虽需求的服务。
三、面向服务的软件体系结构的演化过程面向服务的软件体系结构在实际应用中必须随着需求的不断演化和变化而逐步更新和调整。
面向服务的软件体系结构的演化过程一般可以分为两个阶段：构建过程和演化过程。
1. 面向服务的软件体系结构的构建过程构建过程是指根据软件系统的需求和功能，通过服务设计和组件建模，构建面向服务的软件体系结构。
论面向服务架构设计及其应用(一)
论面向服务架构设计及其应用(一)面向服务架构设计及其应用1. 什么是面向服务架构（SOA）面向服务架构（Service-Oriented Architecture，简称SOA）是一种软件设计模式，通过将应用程序拆分为可重用的服务来实现系统的灵活性和可扩展性。
每个服务都是一个独立的功能单元，可以通过网络进行通信，协同工作并提供特定的业务功能。
2. SOA的优势SOA架构设计具有以下优势：2.1 增强系统的灵活性通过将功能拆分为独立的服务，可以灵活调整和更新系统的各个部分，而不需要对整个系统进行大规模改动。
每个服务可以根据需要独立开发、测试和部署，从而提升系统的灵活性和可维护性。
2.2 提高系统的可重用性面向服务的设计使得服务可以被其他应用程序或系统重复利用，减少了重复开发和维护的工作量。
服务的复用性使得系统更加模块化，并鼓励开发人员设计通用的、可组合的服务。
2.3 支持跨平台的集成面向服务的设计方式使得不同平台和技术之间的集成更加容易。
通过使用标准的通信协议和接口定义语言，不同系统之间可以实现无缝的集成并进行数据交换和通信。
3. SOA的应用场景面向服务架构设计可以应用于多个领域和行业，以下是一些典型的应用场景：3.1 电子商务平台面向服务架构可以帮助企业构建可扩展、可定制的电子商务平台。
不同的功能模块（如商品、订单、支付等）可以被设计为独立的服务，通过服务间的协作实现整个电商系统的功能。
3.2 企业资源规划（ERP）系统企业资源规划系统需要集成多个不同的业务模块，如人力资源、财务、采购和供应链等。
面向服务的设计可以将每个模块作为独立的服务，通过服务间的通信和数据交换实现不同模块之间的集成和协作。
3.3 云计算平台云计算平台需要支持大规模的弹性扩展和资源管理。
面向服务的设计可以将云计算平台的各个组件（如虚拟机管理、网络管理、存储管理等）作为独立的服务，通过服务间的通信和调度实现对资源的管理和分配。
云计算中的面向服务架构设计
云计算中的面向服务架构设计在当今互联网时代，云计算技术正在成为越来越多企业进行数字化转型的关键推动力量。
云计算可以为企业提供通用的网络、存储和计算资源，减少维护和购买硬件设备的成本，使企业能够更快、更便捷地部署和使用IT资源。
面向服务架构（SOA）是云计算中的一种设计模式，它非常适合云计算的环境和特点。
本文将着重探讨云计算中的SOA设计以及相关的最佳实践，帮助企业更好地理解如何在云计算中使用SOA设计。
一、什么是面向服务架构（SOA）SOA是一种架构设计模式，它将功能分解为一个个独立的服务，这些服务通过定义好的接口来交互。
在SOA架构中，每个服务都可以独立开发、测试、部署和升级，且不影响系统整体的功能。
这种松散耦合的设计方式使得系统更加灵活和可扩展，能够更好地应对不断变化的业务需求。
SOA的核心思想是服务。
在SOA中，所有的功能都被看作是面向服务的，每个服务都有一个定义明确的接口，通过这个接口可以与其他服务进行交互。
服务可以被灵活地组成和重组，使得系统具有高度的可扩展性和可配置性。
二、云计算中的SOA2.1 云计算环境下的SOA与传统IT架构相比，云计算可以为企业提供更加灵活和弹性的IT资源。
在云计算环境下，员工可以随时随地通过网络访问企业资源，无需关注硬件设备、网络环境等方面的细节。
由于云计算的高可扩展性和高可配置性，SOA的优势在云计算中更加突出。
云计算的环境往往是分散、分布式、异构化的。
SOA可以将系统分解为一系列独立的服务，这些服务可以跨越不同的计算平台、语言和部署位置进行交互，最大化地利用云计算的灵活性。
对于云计算中的大型系统，SOA有助于降低系统复杂度，将系统分解为可管理的、可重用的部分。
每个服务都有独立的开发和测试，同时也可以进行独立的部署和升级，从而提高开发的灵活性和可重用性。
2.2 SOA设计中的最佳实践（1）避免单点故障在SOA的设计中，每个服务都是独立的，但是依赖链上的某个服务出现故障，则整个系统的功能都会受到影响。
任务中心架构设计方案
任务中心架构设计方案任务中心架构设计方案一、需求分析1.1 业务需求任务中心是一个协同工作平台，主要用于任务的创建、分配、执行和跟踪。
其主要功能包括：- 创建任务：用户可以创建新的任务，并指定负责人、截止时间等信息。
- 分配任务：管理员可以将任务分配给指定的用户，并设定优先级和进度等信息。
- 执行任务：用户可以查看自己负责的任务，并进行相关操作，如更新进度、添加备注等。
- 跟踪任务：管理员可以查看所有任务的状态，包括已完成、未完成和逾期等情况。
1.2 技术需求为了满足上述业务需求，我们需要设计一个具备以下技术特点的系统：- 可扩展性：系统需要支持大规模并发访问，并能够快速扩展以应对业务增长。
- 可靠性：系统需要具备高可用性和容错性，能够在出现故障时快速恢复并保证数据不丢失。
- 安全性：系统需要具备一定程度的安全保障措施，如身份认证、权限控制等。
二、架构设计2.1 总体架构基于以上需求分析，我们提出了以下总体架构方案：该架构包括以下组件：- 客户端：用户通过浏览器或移动设备访问任务中心，进行任务的创建、分配、执行和跟踪等操作。
- 负载均衡器：用于将用户请求分发到多个应用服务器上，以实现负载均衡和高可用性。
- 应用服务器：处理用户请求，执行业务逻辑，并将结果返回给客户端。
- 数据库服务器：存储任务数据和用户信息等数据。
2.2 详细设计2.2.1 客户端客户端采用响应式设计，可以适配不同屏幕尺寸的设备，并提供友好的交互界面。
客户端使用HTML5、CSS3和JavaScript等技术实现，并与后台服务通过RESTful API进行通信。
2.2.2 负载均衡器负载均衡器使用Nginx或HAProxy等开源软件实现，并采用轮询或IP散列算法进行请求分发。
负载均衡器还需要支持会话保持功能，以确保用户的请求能够被正确路由到同一台应用服务器上。
2.2.3 应用服务器应用服务器采用Java语言编写，并使用Spring框架实现业务逻辑。
面向任务的跨域协作系统设计与应用展望
面向任务的跨域协作系统设计与应用展望高岚岚，刘怡静，刘然，乐剑(军事科学院战争研究院，北京100091)摘要：随着战场环境向多域扩展，各作战域的信息资源共享、作战力量协同成为未来联合作战的致胜关键％针对当前协同手段难以满足跨域作战需求的问题，设计了一种面向任务的跨域协作系统，可根据作战任务，动态组建临时群组，综合利用多种协同手段，从更低层级实现跨域信息融合与作战力量协同％该系统的应用可为作战协同手段和协同创新概念的探索研究起到抛砖引玉的作用％关键词：全域战；多域指挥控制；SOA；跨域协作中图分类号：TP399文献标识码：A DOI:10.19358/j.issn.2096-5133.2021.02.004引用格式：高岚岚，刘怡静，刘然，等#面向任务的跨域协作系统设计与应用展望[J].信息技术与网络安全，2021, 40(2):19-23.Design and application prospectof task-oriented cross-domain collaboration systemGao Lanlan，Liu Yijing，Liu Ran，Le Jian(Institute of War Research，Academy of Military Science，Beijing100091，China)Abstract:As the battlefield expanding to multi-domains,information sharing and combat forces cooperation across domains become the key to win the emerging joint operations.Focusing on the cross一domain cooperation,this paper designs a kind of task-oriented cross-domain cooperation system,which can dynamically form temporary groups according to the operational tasks,comprehensively utilize a variety of cooperative means，and realize cross domain information fusion and combat force cooperation in a grainer level.The implementation of this system can provide a reference for the exploration and research of operational cooperative means and collaborative innovation concept.Key words:all-domain operation；multi-domain command and control;SAO;cross domain cooperation0引言现代战争日趋复杂，战场环境跨越陆、海、空、天、网、电多个领域，战场信息正以前所未有的速度增加，能否有效协同所有领域的作战力量，获得整体作战效能增益，是未来联合作战致胜的关键#对此，美陆军于2016年提岀了“多域战”概念［1-3］，旨在打破军种隔阂，同步跨域火力与全域机动，建立并保持对敌优势。
协同办公系统技术策划方案
协同办公系统技术策划方案一、引言二、系统架构1.分布式架构：系统需要支持多用户、多角色、多部门的同时操作，因此需要采用分布式架构，确保系统的稳定性和扩展性。
2.多层次架构：系统需要具备数据层、逻辑层和展示层三层架构，数据层负责数据存储和读写操作，逻辑层负责业务逻辑处理，展示层负责用户界面展示。
3.服务化架构：系统需要将各个模块进行服务化，通过接口的方式进行交互，提高系统的灵活性和可维护性。
三、关键技术1. Web开发技术：使用Web开发技术来实现系统的前端交互，包括HTML、CSS和JavaScript等技术，保证系统的用户友好性和响应速度。
2. 数据库技术：选择一种适合系统需求的数据库技术来存储和管理系统的数据，包括关系型数据库和非关系型数据库，如MySQL、Oracle和MongoDB等。
3. Java开发技术：使用Java语言进行后台系统的开发，包括Spring、Spring MVC和MyBatis等框架，提高系统的性能和可维护性。
4.分布式技术：使用分布式技术来实现系统的部署和扩展，包括集群、负载均衡和分布式缓存等技术，保证系统的高可用性和高并发性。
5.安全技术：采用加密算法、访问控制和身份认证等技术来保护系统的数据安全，防止信息泄漏和非法访问。
四、具体功能模块1.用户管理模块：用于管理系统的用户信息，包括注册、登录、权限管理等功能。
2.任务管理模块：用于发布、分配和跟踪任务，包括任务的创建、更新、查询和统计等功能。
3.日程管理模块：用于安排和管理用户的日程安排，包括日程的创建、更新、查询和提醒等功能。
5.协作工具模块：用于实现用户之间的实时协作，包括聊天、共享屏幕和远程控制等功能。
五、系统部署方案1. 服务器环境：选择一种适合系统需求的服务器环境进行部署，包括硬件设备和操作系统，如云服务器和Linux系统等。
2.数据库部署：根据系统的数据规模和读写需求选择合适的数据库部署方案，如主从复制和集群部署等。
论面向服务架构设计及其应用
论面向服务架构设计及其应用第一章项目摘要2023年，我有幸参与了某公司汽车物流系统的研发项目，该项目旨在构建一个高效、灵活且可扩展的汽车物流管理系统，以提升物流效率，降低成本，并增强企业的市场竞争力。
作为系统架构设计师，我全面负责了系统的架构设计工作，从需求分析到技术选型，再到系统实现和部署，每一步都深刻融入了面向服务架构（SOA）的设计理念。
本项目中，汽车物流系统被分解为多个独立的业务功能服务和流程，如订单管理、库存管理、运输调度、车辆追踪等，这些服务通过定义良好的接口和标准化的协议进行通信和协作。
通过采用SOA架构，系统实现了高度的模块化和服务化，不仅提高了业务流程的灵活性，还促进了企业资源的有效整合与重用。
在项目实施过程中，我们严格遵循SOA的相关技术和标准，如SOAP、REST、WSDL等，确保了系统的互操作性和可扩展性。
经过团队的不懈努力，该项目于2023年底成功上线运行。
系统上线后，显著提升了汽车物流的效率，降低了运营成本，同时增强了企业对市场变化的快速响应能力。
本项目的成功实施，不仅验证了SOA架构在汽车物流领域的适用性，也为公司的数字化转型和业务发展奠定了坚实的基础。
第二章项目背景随着汽车行业的快速发展和市场竞争的日益激烈，汽车物流企业面临着巨大的挑战。
传统的物流管理系统往往存在功能单一、系统僵化、难以扩展等问题，无法满足企业日益增长的业务需求和市场变化。
因此，构建一个高效、灵活、可扩展的汽车物流系统成为当务之急。
在此背景下，某公司决定启动汽车物流系统的研发项目，以提升企业的物流管理水平和市场竞争力。
作为系统架构设计师，我深知面向服务架构（SOA）在构建灵活、可扩展系统方面的优势，因此决定将SOA架构引入本项目中。
SOA架构通过将业务应用划分为单独的业务功能服务和流程，实现了系统的高度模块化和服务化。
这种架构方式不仅提高了系统的灵活性和可扩展性，还促进了企业资源的有效整合与重用。
面向服务的软件架构与互操作性设计方法
面向服务的软件架构与互操作性设计方法近年来，随着信息技术的快速发展和应用范围的不断扩大，面向服务的软件架构（Service-Oriented Architecture, SOA）和互操作性设计方法成为了软件开发领域的热门话题。
面向服务的软件架构是一种将软件系统分解为可独立部署的服务组件，并通过服务间的协调与组合来实现复杂业务逻辑的方法。
互操作性设计方法则是为了保证不同系统间能够有效地进行数据交换和相互通信的技术和方法。
面向服务的软件架构注重系统各个组件的解耦和松散耦合。
通过将软件系统分解为多个服务组件，每个组件都有自己的独立功能和接口，可以独立进行开发、测试和部署。
这样的架构使得系统更加灵活和可扩展，并且可以更好地应对需求变化和业务发展的挑战。
为了实现面向服务的软件架构，一个关键的问题是如何设计和定义服务接口。
在设计接口时，需要考虑服务的目标、输入输出参数、数据格式和协议等方面。
同时，还需要考虑服务间的协调和组合方式，以及异常处理和安全性等问题。
互操作性设计方法则是为了保证不同系统间能够有效地进行数据交换和相互通信的技术和方法。
互操作性设计方法可以通过定义统一的数据格式和协议来实现不同系统间的数据交换和通信。
例如，使用XML（可扩展标记语言）作为数据格式，可以实现跨平台和跨系统的数据交换。
同时，还可以使用Web服务技术来定义和实现服务接口，从而实现系统间的互操作性。
Web服务是一种基于标准网络协议的分布式计算模型，可以通过HTTP协议进行数据传输，并使用XML格式进行数据编码。
在设计面向服务的软件架构和互操作性时，还需要考虑系统的可靠性和性能。
面向服务的软件架构可以轻松实现系统的横向扩展和负载均衡，从而提高系统的可靠性和性能。
互操作性设计方法则可以通过优化数据格式和通信协议，减少数据传输的大小和延迟，提高系统的响应速度和效率。
此外，还需要考虑系统的安全性和权限管理。
面向服务的软件架构和互操作性设计方法需要确保系统的安全性，防止未经授权的访问和数据泄漏。
面向服务的系统工程设计与优化方法研究
面向服务的系统工程设计与优化方法研究随着科技的不断进步和社会的快速发展，面向服务的系统工程设计和优化方法成为了一个热门的研究领域。
这种方法的目标是通过整合各个组件和资源，以提供高效、可靠、灵活和个性化的服务，满足用户的需求。
本文将探讨面向服务的系统工程设计与优化方法的重要性、挑战以及相关的研究方向。
一、面向服务的系统工程设计与优化方法的重要性面向服务的系统工程设计与优化方法的重要性在于它能够提供一种有效的方式来构建和管理复杂的系统。
传统的系统设计方法往往是基于功能和技术的，而面向服务的系统工程设计方法则更加关注用户需求和系统的整体性能。
通过将系统划分为多个可独立开发和部署的服务，可以实现系统的灵活性和可扩展性，同时降低系统的复杂性和维护成本。
二、面向服务的系统工程设计与优化方法的挑战面向服务的系统工程设计与优化方法面临着一些挑战。
首先，如何有效地定义和描述系统的服务是一个关键问题。
服务的定义需要考虑用户需求、系统功能和技术实现等多个因素，这需要设计人员具备全面的知识和技能。
其次，如何实现服务的高效和可靠也是一个挑战。
由于系统的复杂性，服务之间的通信和协作可能会面临性能瓶颈和故障风险。
此外，如何评估和优化系统的性能也是一个难题。
由于系统的规模和复杂性，传统的性能评估方法可能不再适用，需要开发新的评估和优化方法。
三、面向服务的系统工程设计与优化方法的研究方向为了解决上述挑战，研究人员提出了许多面向服务的系统工程设计与优化方法的研究方向。
首先，研究人员可以探索新的服务定义和描述方法。
例如，可以采用面向对象的方法来描述服务的属性和行为，以实现更加灵活和可扩展的系统设计。
其次，研究人员可以开发新的服务通信和协作方法。
例如，可以采用消息传递和事件驱动的方式来实现服务之间的通信，以提高系统的性能和可靠性。
此外，研究人员可以研究新的系统性能评估和优化方法。
例如，可以采用模型驱动的方法来建立系统的性能模型，以评估和优化系统的性能。
面向服务架构中的服务编排技术研究
面向服务架构中的服务编排技术研究随着信息技术的快速发展，越来越多的企业或组织需要实现异构系统之间的无缝集成。
面向服务架构(Service-Oriented Architecture, SOA)为此提供了一种解决方案，通过将企业系统中的服务抽象出来，从而实现跨平台、跨语言甚至跨组织的服务引用。
而面向服务架构的一个核心问题就是如何管理这些服务，特别是如何将多个服务组合成完整的应用，这就需要应用服务编排技术。
服务编排(Service Orchestration)是指将多个服务组合起来协同工作，实现某个复杂应用的过程。
服务编排的目标是将不同的服务实例和实现过程组合成一个应用，为用户提供完整的服务。
服务编排在设计过程中会对不同服务的功能、参数、流程都进行考量，以确保服务之间的协同工作，提高整个应用的可靠性、安全性和性能。
在实际应用中，我们需要使用到编排引擎来执行编排过程。
编排引擎的作用就是按照预设的规则和业务逻辑来组合一系列服务实例并将它们交叉调用，从而实现需求规定的业务过程。
编排引擎能够协调和管理整个服务流程的执行，保证服务之间的顺序、依赖和消息传递正确无误。
服务编排技术通常有两种实现方式：基于BPEL(业务流程执行语言)和基于规则的编排。
基于BPEL的编排技术：BPEL是一种业务流程执行语言，它旨在提供一种用于描述业务流程的标准化语言，让不同平台、不同语言的系统能够互相协作，实现跨平台的流程整合。
BPEL可以将各种服务、企业应用、人工业务参与者和系统资源组合起来，形成一个完整的业务流程。
一个BPEL编排描述了代表服务实例的Web服务(WSDL)和其执行逻辑(BPEL执行语言)之间的关系。
在实际应用中，BPEL编排可以使用BPEL引擎来执行。
基于规则的编排技术：基于规则的编排技术是指通过针对“规则”来组合和执行不同的服务，实现需求规定的业务过程。
规则是指基于某业务业务需求或标准而制定的人工或自动的逻辑规则。
任务规划与多智能体系统协同的研究和应用
任务规划与多智能体系统协同的研究和应用随着科学技术的不断发展，任务规划和多智能体系统协同成为了热门的研究方向。
任务规划是指根据预期目标和约束条件，利用计算机算法规划特定任务的执行顺序、时间、资源分配等，使任务执行效率最大化、完成时间最短化。
而多智能体系统协同则是指多个智能体在分布式网络环境下，通过相互协作完成任务目标，实现系统优化。
本文将探讨任务规划与多智能体系统协同的研究和应用。
一、任务规划的研究任务规划是人工智能和运筹学的交叉领域，是一项研究如何以最优方式完成多项任务的技术。
任务规划的应用非常广泛，如航班调度、交通路线规划、医院的护理排班等。
目前任务规划的研究热点主要集中在以下方面：1.动态规划动态规划是一种针对规划算法的优化技术，能够快速求解最优解决方案。
它的基本思想是将原问题分解成更小、更易解决的子问题，通过存储之前的最优解来优化计算效率。
2.人工智能规划人工智能规划是利用机器学习进行任务规划的一种方法。
人工智能规划能够根据历史数据和反馈信息自适应地调整规划方案，使规划方案不断优化。
3.智能优化算法智能优化算法是通过仿生学、神经网络、遗传算法等优化方法实现任务规划的技术。
智能优化算法能够在未知环境下实现任务规划，并能够自适应地调整规划方案。
二、多智能体系统协同的研究多智能体系统协同是指多个智能体在分布式网络环境下，通过相互协作完成任务目标，实现系统优化的技术。
多智能体系统的研究领域十分广泛，包括机器人协作、社交网络分析、交通拥堵控制等。
目前多智能体系统协同的研究热点主要集中在以下方面：1.多智能体系统建模多智能体系统建模是指将多个智能体和环境建模为一个整体的技术。
它包括对智能体、环境、行为等方面的建模，并能够支持对整体系统的有效控制和调整。
2.网络协作算法网络协作算法是通过协作算法实现多个智能体协同完成目标任务的技术。
网络协作算法包括分布式控制算法、分布式最优化算法等多种算法。
3.多智能体系统优化多智能体系统优化是指在多个智能体协同完成目标任务的情况下，优化整体系统的性能和速度。
面向服务的系统架构设计
面向服务的系统架构设计随着科技的不断发展，越来越多的企业倾向于将自己的业务从单一的系统和应用中剥离出来，开发出更加灵活和可伸缩的解决方案。
当今的系统架构设计中，面向服务的架构已经成为一种被广泛采用的方式。
本文将重点介绍面向服务的架构设计，并以类划分章节的方式展开讲述。
一、什么是面向服务的架构面向服务的架构被定义为一个解决方案或应用程序，它通过把应用程序定义为一些独立的可复用的部件，来实现业务逻辑和技术实现之间的分离。
这些部件可作为独立的服务而存在，因此这种架构称之为面向服务的架构。
面向服务的架构设计的基本思想是将复杂的业务逻辑分解为小模块，以实现更高效的开发和部署。
每个服务都是独立的，可以根据需要快速增加或删除，从而使系统更具灵活性和可扩展性，并支持更高的性能和数据可靠性。
面向服务的架构由三个核心元素组成：服务提供者、服务消费者和服务注册中心。
服务提供者指的是提供服务的应用程序，服务消费者是使用服务的应用程序，而服务注册中心则是集中管理服务的位置和状态的中心服务。
二、面向服务的架构设计优势所设计的面向服务的架构有以下几个方面的优势：1.灵活性：服务为独立的组件，并且在不影响整个架构的情况下，可以随时添加、修改或移除。
2.可复用性：由于服务提供可独立使用，因此应用程序可以根据需要组合不同的服务，以适应需要。
3.可扩展性：当需要增加更多的资源时，面向服务的架构可以轻松地跨系统扩展，以适应需求的增长和变化。
4.易于测试：独立性的服务和小模块使测试变得容易，可以通过在单个服务上执行单元测试来验证服务的可靠性和有效性。
5.更高的数据可靠性：面向服务的架构可以提供数据冗余，从而提高系统的可靠性和数据安全性。
三、面向服务的架构设计实现方式面向服务的架构设计有两种不同的实现方式：1.基于SOAP的Web服务这种实现方式利用SOAP（简单对象访问协议）来支持面向服务的架构设计。
SOAP是一种基于XML的标准，用于交换有关应用程序和服务之间的信息。
面向服务架构中的系统设计与实现
面向服务架构中的系统设计与实现随着企业信息化的不断发展，IT架构也在不断地演化和进化。
面向服务的架构（SOA）已然成为IT界最主流的架构体系之一。
面向服务架构通过将企业应用划分为各个服务，实现了服务的组合和再利用，可以大大提高系统的灵活性、可扩展性和可维护性。
在这篇文章中，我将阐述面向服务架构中的系统设计与实现。
一、架构理念面向服务架构的设计理念是分而治之，将一个系统划分为多个小模块，而这些小模块可以分别开发、测试和部署。
服务是一个可重用的模块，可以提供多个不同系统之间的通信和数据交换。
通常情况下，面向服务架构是以服务为中心的，服务是系统中可重用的基本单元，是一组功能集合和可执行代码的实现，并且具有自己的接口和数据格式。
二、系统设计2.1 服务定义在面向服务的架构下，所有的应用都是一个或多个服务的集合，所以最重要的是要清楚定义服务的接口和功能。
在定义服务时，需要考虑以下几个方面：1. 服务接口：定义服务的输入和输出的数据格式以及数据的传输协议，如：SOAP、RESTful等。
2. 服务功能：表示服务的目的和服务能够完成哪些任务。
3. 服务暴露方式：如何把服务暴露给其他系统或者用户，比如：消息队列、Web服务等。
2.2 服务嵌套为了实现复杂的业务逻辑，服务可以嵌套和组合起来。
服务组合可以通过添加请求-响应逻辑来构建更复杂的工作流程。
架构师可以通过此项功能将一个或多个服务组合为一个生命周期服务，加强逻辑性以及随请求转发。
2.3 服务列表对于一个企业的SOA环境来说，一个明智的做法是建立一个服务列表。
此列表将会成为业务逻辑的蓝图和服务目录的索引，作为每个开发人员和服务消费者更深层次的介绍手册。
三、系统实现3.1 服务发布与消费在此模块中，关键点之一就是服务的发布和消费。
被消费的服务可以在其存在的地方，比如：Web页面、应用程序等被访问，也可以在外部应用程序中通过API 轻松创建服务消费行为。
实现服务消费有三种方式：1. 消费方代理：消费方主动向提供方请求服务，需要提供方提供服务接口和参数等必要信息。
高校科研协同平台设计与实现研究
高校科研协同平台设计与实现研究近年来，随着科技的快速发展和高校科研能力的提升，高校科研协同平台的设计与实现成为了一项重要的任务。
本文将探讨高校科研协同平台的设计原则、功能需求以及实现方法，旨在提升高校科研成果的协同效率和质量。
一、设计原则高校科研协同平台的设计应遵循以下原则：1. 用户友好性：平台应以用户为中心，提供简洁、直观的界面和操作方式，尽量降低用户的学习成本；2. 灵活性和扩展性：平台应具备良好的灵活性和扩展性，能够适应不同高校、学科和科研项目的需求；3. 数据安全性：平台应确保科研数据的安全和隐私，采用先进的加密和权限控制机制；4. 互操作性：平台应支持与其他科研软件和系统的集成，实现数据的无缝传输和共享；5. 实时性和高效性：平台应具备快速响应和高效处理科研数据的能力。
二、功能需求1. 科研项目管理：平台应提供科研项目的创建、编辑和管理功能，包括项目详情、成员分配、任务分配等；2. 资源共享：平台应支持科研成果、文献资料、实验设备等资源的共享和搜索，方便科研人员之间的交流和合作；3. 协同写作：平台应提供在线协同写作功能，支持多人同时编辑文档，并记录修改历史和版本控制；4. 科研数据管理：平台应支持科研数据的上传、存储和管理，包括数据标注、分析和可视化等功能；5. 论文发表支持：平台应提供论文投稿、审稿、修改等流程的支持，方便科研人员进行学术交流和发表成果；6. 学术会议管理：平台应支持学术会议的筹备、论文投稿和会议议程管理等功能，方便科研人员参与学术交流；7. 活动管理：平台应提供科研活动的创建、组织和管理功能，包括讲座、研讨会等活动形式；8. 统计分析：平台应提供科研成果、项目进展、人员分配等数据的统计和分析功能，帮助科研管理者做出科学决策。
三、实现方法根据以上功能需求，高校科研协同平台的实现可以采用以下方法：1. 建立统一平台：高校可以建立一个统一的科研协同平台，集成各种科研管理和协同工具，实现功能的统一和共享。
协同设计概念
协同设计概念协同设计是指在一个团队或多个相关方之间共同参与和合作，以实现某种目标或解决某个问题的过程。
在设计领域，协同设计强调不同专业、背景、技能的人员之间的协同工作，以创造出更综合、创新和高效的设计解决方案。
以下是协同设计的一些关键概念：1. 多学科团队：协同设计通常涉及来自不同学科和专业领域的团队成员。
这包括设计师、工程师、市场专业人员、用户体验设计师等。
这样的多学科团队能够带来更全面的视角和丰富的经验，促进创新。
2. 信息共享：协同设计强调团队成员之间的信息共享和开放沟通。
成员需要分享他们的见解、数据、设计想法等，以确保每个人都有全面的了解，从而更好地协同工作。
3. 迭代和反馈：协同设计通常是一个迭代的过程，团队成员会根据反馈不断优化和调整设计。
持续的反馈很重要，因为它有助于发现问题、提出改进建议，并确保最终的设计符合所有相关方的期望。
4. 协同工具：使用适当的协同工具对于有效的协同设计至关重要。
这些工具可以包括项目管理软件、在线协作平台、设计协同软件等。
它们有助于促进实时合作、版本控制、任务分配等方面的工作。
5. 用户参与：协同设计也可能包括用户的参与。
通过用户研究、用户反馈和用户测试，设计团队可以更好地理解用户需求，从而更好地满足他们的期望。
6. 文化和团队协同：协同设计还涉及到组织文化和团队协同。
有一个鼓励创新、尊重不同意见、开放沟通的文化，以及具备协同能力的团队，对于协同设计的成功非常重要。
协同设计的目标是通过整合多方面的专业知识和经验，提高设计的质量、效率和创造力。
在现代复杂的设计项目中，协同设计已经成为一个不可或缺的概念。
面向服务的架构设计与实现
面向服务的架构设计与实现现代企业在信息化建设中，往往需要面对不同业务系统之间的集成，以及各种业务需求和技术变革带来的挑战。
传统的架构设计和开发模式无法很好地满足企业的需求，因此逐渐兴起了面向服务的架构设计。
本文将探讨面向服务的架构设计与实现。
1.面向服务的架构设计面向服务的架构（Service-Oriented Architecture，SOA）是一种软件架构，它能够使不同的计算机系统之间相互协作。
SOA有三个基本元素：服务、服务提供方和服务消费方。
1.1 服务服务是 SOA 的核心概念。
一个服务是一个能够完成某种特定任务的软件模块，其他系统可以通过标准方式调用该服务。
一个服务以定义良好的接口的形式提供，接口定义了服务可以完成的任务和提供的功能。
在SOA中，服务可以被自由地组合起来形成应用程序，以实现业务功能。
这种组合是通过将多个服务按照特定的方式连接在一起来实现的，这种连接方式称为服务组合。
1.2 服务提供方服务提供方是一个提供服务的系统。
在SOA中，服务提供方将业务功能和数据封装为服务，并通过网络向服务消费方提供这些服务。
1.3 服务消费方服务消费方是一个使用服务的系统。
在SOA中，服务消费方通过网络向服务提供方请求服务，并获取服务的响应结果。
2.面向服务的架构实现面向服务的架构实现的关键是服务定义和服务组合。
2.1 服务定义服务定义指的是定义服务的接口和实现方式。
服务定义包括如下内容：①服务接口定义——描述了服务的输入和输出。
服务接口定义通常使用标准格式，如WSDL（Web Services Description Language）或者RESTful接口，使得其他系统可以方便地使用该服务。
②服务实现代码——描述了服务如何实现，可以使用不同的编程语言和技术，如Java、C#、PHP等等。
③服务描述文件——包含服务的元数据, 例如服务接口、实现方式、SOAP或REST采用的协议、服务使用的安全验证机制等等。
基于人工智能的无人机任务规划与协同控制研究
基于人工智能的无人机任务规划与协同控制研究随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的快速发展，无人机成为了现代社会中最受关注的技术之一。
基于人工智能的无人机任务规划与协同控制研究已经成为学术界和工业界的热点领域之一。
本文将探讨这一议题，并介绍相关研究和应用。
无人机是一种没有熟练驾驶员的飞行器，其任务规划和协同控制是保证其有效完成任务的关键。
传统的无人机任务规划多依赖于预先设定的航线和路径，并且需要人工干预。
然而，许多实际应用中，无人机需要根据环境变化和任务需求即时调整航线、速度和高度等参数。
基于人工智能的方法能够自动学习和适应不同的任务和环境，从而提高无人机任务规划的效率和灵活性。
在基于人工智能的无人机任务规划中，机器学习是关键技术之一。
通过使用机器学习算法，无人机可以从历史数据中学习不同任务的最佳规划策略。
例如，可以使用强化学习算法为无人机设计一个智能代理，使其能够根据奖励和惩罚信号自动调整航线和动作，从而优化任务执行过程。
另一个常用的机器学习方法是深度学习，通过深度神经网络可以对无人机任务中的空间数据进行高效处理和理解，从而提高任务规划效果。
除了机器学习，无人机任务规划中的协同控制也是一个重要的方面。
协同控制涉及多架无人机之间的通信和协作，以实现复杂任务的分工和协同操作。
基于人工智能的协同控制方法可以自动决策无人机之间的任务分配和协作策略。
例如，可以使用分布式人工智能算法，使每架无人机能够通过局部信息共享和协调来实现全局优化。
这种方法可以显著提高多架无人机之间的工作效率和任务完成能力。
基于人工智能的无人机任务规划与协同控制已经在多个领域得到了广泛的应用。
其中一个重要领域是农业。
无人机可以携带各种传感器和摄像机，对农田进行巡查和监测。
通过人工智能算法，无人机可以自动分析农田的植被状况、土壤湿度等信息，并根据需求调整施肥和灌溉策略，从而提高农作物的产量和质量。
面向服务的架构设计与实现
面向服务的架构设计与实现一、介绍随着互联网的快速发展，人们对于软件产品的要求也越来越高，其中一个趋势就是软件系统的可扩展性和可重用性。
而面向服务的架构（Service-Oriented Architecture，简称SOA）则是一种被广泛使用的架构，它通过将系统的功能拆分成独立的服务来提高软件系统的可扩展性和可重用性。
本文将介绍面向服务的架构的设计和实现，包括SOA架构的优点、设计原则、组件和实现流程等内容。
二、SOA架构的优点面向服务的架构具有以下几个优点：1.提高系统可扩展性。
面向服务的架构可以通过将系统的各个功能拆分成独立的服务来提高系统的可扩展性。
系统中的各个服务可以独立开发、测试、部署和运行，从而可以更容易地实现系统的扩展和维护。
2.提高系统可重用性。
由于面向服务的架构将系统的功能拆分成独立的服务，因此这些服务可以被多个系统或应用程序复用。
这样可以大大提高代码复用率，减少系统开发和维护成本。
3.提高系统的可管理性。
由于系统中的各个服务都是独立的，因此可以更容易地监控和管理这些服务。
此外，系统的各个服务之间的依赖关系也更加清晰，从而可以更容易地诊断和处理系统中的问题。
4.提高系统的可用性和可靠性。
面向服务的架构可以通过将系统的各个功能拆分成独立的服务来提高系统的可用性和可靠性。
当系统出现问题时，只需要对出现问题的服务进行处理，其他服务可以继续提供服务，从而避免整个系统的崩溃。
三、SOA架构的设计原则当设计面向服务的架构时，需要遵循以下几个原则：1.松耦合。
不同服务之间应该是松耦合的，即服务之间应该尽量减少依赖性，以便于服务的独立开发、测试和部署。
2.可组合。
服务应该可以被多个系统或应用程序复用，即服务应该是可组合的。
3.可重用。
服务应该具有可重用性，即一个服务可以被多个系统或应用程序调用和复用。
4.可替换。
服务应该是可替换的，即一个服务可以被另外一个更好的服务替代。
5.可管理。
系统中的服务应该是可管理的，即可以对服务进行监控、管理和维护。
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第5卷第3期指挥与控制学报V ol.5,No.3 2019年9月JOURNAL OF COMMAND AND CONTROL September,2019面向任务规划的协同服务框架的研究与设计刘光耀1杨慧1董文莉1郭弋1摘要针对任务规划中缺乏协同交互、信息共享等工具手段,并根据规划过程的统一性、开放性、动态性、层次性等特征,提出了智能的面向任务规划的协同服务的模型框架,引入了任务空间、单元、执行体、信息仓库等概念,探讨了基于知识的智能协同,并给出了一种任务规划协同服务框架的架构设计.该模型框架和设计架构具有良好的可扩展性、复用性和适应性.关键词任务规划,协同服务,服务框架引用格式刘光耀,杨慧,董文莉,郭弋.面向任务规划的协同服务框架的研究与设计[J].指挥与控制学报,2019,5(3):243−248 DOI10.3969/j.issn.2096-0204.2019.03.0243Research and Design of Collaborative Service Framework for Mission PlanningLIU Guang-Yao1Y ANG Hui1DONG Wen-Li1GUO Yi1Abstract For the lack of collaborative interaction and information sharing in the mission planning,according to the unity,openess, dynamics and hierarchy of collaborative mission planning process,the intelligent model of mission planning oriented collaborative services framework is proposed.Concepts of task-space,work-unit,execution-body and information warehouse are introduced,and the intelligent collaboration based on knowledge is discussed.Then the architecture of a collaborative task planning services framework design is given.The model and design framework have good scalability,reusability and adaptability.Key words mission planning,collaborative service,service frameworkCitation LIU Guang-Yao,YANG Hui,DONG Wen-Li,GUO Yi.Research and design of collaborative service framework for mission planning[J].Journal of Command and Control,2019,5(3):243−248北约的航天研究与发展咨询组在NO.296号报告中认为:任务规划系统是一种运用可获得的相关信息,以一种理想的或近似理想的方法计划一个任务以达到某种目标的信息系统.任务规划系统即利用先进的计算机技术,采集、存储的各种情报进行分析,辅助制定任务计划的系统[1−2].任务规划系统根据任务需求,采集作战需要的各种情报信息,分析战场威胁环境,为任务规划人员制作并提供威胁分析、行动路径规划、地理环境、资源消耗、武器使用等决策依据.文献[3−5]提出了任务规划的协同的分层结构、方法以及度量模型；文献[6]提出任务规划的高效协同技术；文献[7]提出面向协作式网络化的作战计划生成过程模型；文献[8−9]提出协同设计环境体系结构及冲突消解理论与方法.人工智能的发展为任务规划技术提供了飞速发展的基础.美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出知识工程的概念,认为“知识工程是人工智能的原理和方法,对那些需要专家知识才能决绝的应用难题提供求解的手段恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程收稿日期2017-12-08Manuscript received December8,20171.中国电子科技集团公司第十五研究所北京1000831.The15th Research Institute of China Electronics Technology Group Cor-poration,Beijing100083,China 的构成与解释,是设计基于知识的系统的重要技术问题”.在知识工程的推动下涌现出了一批成功的专家系统,如医药专家系统MYCIN和探矿专家系统PROSPECTOR等.随着机器学习和深度学习的兴起,利用数学模型和大数据量的训练求解非确定解的问题开启了第二次人工智能浪潮.例如IBM的深蓝系统、谷歌的ALPHAGO系统等.但这种人工智能只能解决可建模、可学习的问题,在有限的目标中求解,而且得到的是可接受的解,但不保证是最优解,并不适用于任务规划协同多因素复杂问题.目前国内还没有开展智能规划任务规划知识图谱的研究工作.为此,我们提出一种智能协同规划框架,充分利用各种资源和信息,将各种资源组成一个有机的整体,极大地提高网络化的整体任务协同能力,同时可按照具体环境的变化智能地分配调整各任务主体的行为,从而更好地完成整个任务.这些智能协同工作涉及大量的协同计算、协同行为和知识构建工作,需要提供基于知识的智能协同规划架构,为协同任务规划提供基础和前提.1任务规划系统的协同需求1.1任务规划系统的协同服务需求协同是指不同的力量,围绕一个共同的目标,在多级结构之间进行交互、同步、计算的行动配244指挥与控制学报5卷合过程.任务规划系统的协同服务能力用于实现引导参与作战行动的各专业在同一信息仓库上进行交互式规划,以迭代的方式同步推进任务规划过程,满足协同成员在规划分析、计划制定时缺少协同交互、信息共享等工具手段的需要.1.2任务规划系统协同服务的特征任务规划系统的协同服务主要体现以下特征:1)统一性.协同规划需要提供共享、统一的规划数据模型,并按照权限管理各成员对规划数据进行的操作,维护数据的一致性、完整性、正确性.2)开放性.在协同规划过程中,不断有新的资源或应用加入或已有应用系统及资源的退出,这种异构系统的动态集成和互操作性要求系统具有良好的开放性.3)动态性.协同规划过程是一个动态的过程,在规划过程中不断有人员动态参与和离去,需要协调成员之间的工作,并管理成员的进入和退出.4)层次性.首先,任务分配具有层次性,任务可以分解成子任务直至原子任务,最终形成任务树.再次,规划产品由概要计划至详细计划也具有层次性.1.3任务规划系统协同过程建模借鉴美军联合作战计划制定流程[10],提出任务规划协同过程模型.任务规划系统的协同规划用于设计各力量间协同方法,细化得到平台、武器/传感器/通信/电子战使用的时间、空间要求,支持各分队以任务协同需求为基础,综合考虑任务执行时间、态势、气象条件等因素,进行概要规划和详细计划,从时间、空间等方面确定协同关系及要求.协同规划过程主要包括任务分解、协同需求分析、协同约束检查、概要和详细计划制定以及计划合成几个阶段.任务分解阶段,将出动兵力划分为多个分队,并确定主攻击分队和协同任务分队.协同需求分析阶段,以主攻击分队为核心,向其他协同分队提出协同需求,包括武器使用需求等,并对需求进行量化,最后,把需求分析成具体的指标参数.协同约束检查阶段,是在各协同任务分队完成单分队协同需求约束检查并提交检查结果后,统一检查分队之间是否存在时间和空间的冲突,若有冲突则返回协同需求分析阶段,否则进入概要计划制定阶段,生成概要计划并输出.计划合成阶段,根据概要计划完成详细计划制定后,对详细计划进行合成.图1协同过程模型1.4协同规划智能性需求面向任务规划的协同需要按照环境和资源的变化智能地分配调整任务实体的任务,从而更好地完成整个任务.协同工作涉及大量的协同计算、协同行为、人员管理和知识构建工作,需要提供基于知识层的联合智能协同规划架构,为智能协同规划提供基础和前提.因此,需要对基于知识的智能协同规划架构进行研究,为智能协同规划提供知识支撑,提供任务规划的知识图谱[11],针对任务规划决策知识匮乏等制约任务协同水平的问题,利用全域数据、广泛关联、深度融合的知识图谱思维,充分挖掘大数据潜能,实现任务协同规划知识自动获取和智能检索能力的提升.3期刘光耀等:面向任务规划的协同服务框架的研究与设计2452面向任务规划的协同模型在这里,作者提出了一种基于任务空间的任务规划系统的协同模型.基于任务空间的协同模型一般具有如下的场景:各方面的作战资源或力量作为任务规划单元组织在同一任务规划空间内,可以在同一任务规划空间中,进行信息的共享和交互.任务规划空间中的人们应能够通过消息交互以及文档共享等方式进行任务分解、需求分析、约束检查、计划生成、计划合成等活动.通过以上描述,可以提取以下若干的元素:任务规划空间、规划单元、规划执行体、产品对象以及信息仓库.这5个元素构成了基于任务空间的任务规划协同模型的基本元素.2.1基本元素的定义任务规划空间是协同规划的环境,它是规划执行体、单元、数据以及信息仓库的集合.规划单元是协同规划的参与者,引起了空间中事件的发生.这里需要指出的是规划单元不仅仅是人,还包括了软件.规划执行体指单元与单元之间进行交互的共享会话,例如,白板也属于规划执行体的范畴.信息仓库是信息存储的容器,它是可递归的,也就是说它可以是普通的文档,也可以是一系列文档的容器.2.2协同工作模型的描述采用军事信息系统需求工程方法[12−15]和UML 的描述模型[16],提出协同规划系统模型如图2所示,主要包括规划空间、规划单元、规划执行体、规划产品对象和信息仓库.2.2.1规划空间任务规划空间是协同工作活动的环境.它是规划单元(unit)、规划执行体(execution)、产品对象以及信息仓库(warehouse)的集合.空间中会有一个信息仓库,它用来存储规划单元的数据.规划空间还会有空间的拥有者.空间也会存有规划单元的列表.2.2.2规划单元规划单元代表空间中的参与者,它包括人和软件代理.它与规划单元参加的空间以及空间中的规划执行体相关联.每个规划单元承担一个或者多个角色.规划单元应包含它所在的缺省的空间以及它初始所要加入的空间.每个规划单元拥有一个信息仓库,用来存储文档和数据.2.2.3规划执行体规划执行体是多规划单元共享的会话.它被规划单元用来在虚拟环境中进行通讯或者进行数据同步共享.规划执行体允许多个单元一起工作在共享产品对象上.对于创建规划执行体的单元,必须有可讨论的会议主题.因此,正如会议协调者创建会议一样,规划执行体的创建者被指定作为执行体的发布者.图2协同模型框架246指挥与控制学报5卷规划执行体创建者可以设置允许自动添加到规划执行体单元的名单,称为预先批准的出席者,同时并不限制其他人员加入该执行体.每一个加入到规划执行体的单元,不管是否预先批准,都被指定为协作会话订阅者的角色.规划单元拥有与空间内其他单元共享的产品对象,规划执行体的创建者确定单元引进产品对象的权限.2.2.4规划产品对象规划产品对象类似于会议中共享的文档或文档节点.规划产品对象的所有者保留对产品对象做出更改的权利,也赋予其他单元参与更改的权利.共享产品对象的所有者承担了规划执行体中产品对象发布者的角色,其他单元依据请求获得只读共享产品对象.拥有写入权限的规划单元任意时刻都能添加或移除产品对象.每一规划执行体包含一个执行会话对象,主要包括如下类型:会话名和描述、所有的单元、所有单元的会话权限、全部产品对象所有者的列表、所有规划单元的对象特权、发布者的特权等.2.2.5信息仓库规划空间和规划单元都拥有自己的信息仓库.信息仓库包含文件夹,文件夹有名字、描述等属性.文件夹可以是文档的容器,也可以是普通的文档.规划单元可以在规划空间中交换文件夹.规划空间中的文件夹可以和单元自身的文件夹相互移动.文件夹也可以代表任何类型的信息,例如文本、图形、图像等.3基于知识的智能协同基于知识的智能协同主要包括4部分,如图3所示,分别是智能协同规划知识图谱技术、基于知识的协同交互、基于大数据分析的规划协同方案推荐、基于增量学习的协同规划冲突消解.智能协同规划知识图谱主要包括基于监督学习的任务规划知识抽取技术、基于监督学习和深度学习融合的协同规划时序关系及属性抽取技术、基于监督学习和深度学习融合的协同规划时序关系及属性抽取技术,以理论库、案例库为数据源,构建面向图3基于知识的智能协同架构3期刘光耀等:面向任务规划的协同服务框架的研究与设计247任务规划协同的知识图谱.基于大数据分析的规划协同方案推荐构建基于意图识别与槽填充的联合训练模型、基于键值对的深度记忆网的方案推荐模型、基于孪生网的问句语义匹配模型、基于Transformer的半生成半复制机器推荐模型,研究基于知识图谱的规划方案生成技术,基于知识图谱和案例推理实现智能推荐规划协同行动.基于知识的协同交互实现人机一体化的思想,采用智能Agent[17−18]充当人与平台的中间体,充分发挥人与协同规划平台各自的特点,以协同最优为目标.借助一个既能理解人的思维和行为,又能理解协同规划行为的中间体,在人与协同规划平台之间建立一种柔性的耦合关系,将具有本质区别的两个事物有机融合.基于增量学习的协同规划冲突消解技术课题从特征、行动、方案等层次建立分层.约束网络之间的映射关系,将任务单元分层分级,基于增量学习的协同规划冲突消解技术在时域、空域、频率中检测任务实体内部和之间的运行轨迹和频率之间的冲突,结合知识图谱中生成的作战策略和交战规则,采用增量学习的方法,开展协同规划冲突消解.4任务规划协同服务框架设计4.1框架结构面向任务规划的协同服务框架由服务集成框架、信息交互框架以及协同服务组成,为系统中的通用组件和专业组件提供运行支撑环境.任务规划应用组件统一遵循协同服务框架接口,组件间的关系通过描述文件进行描述,该描述文件在组件安装时注册到配置管理中.4.2协同规划服务协作规划服务的4个主要模块是:1)事件管理器.2)协同控制器.3)协同会话管理器.4)会话监视器.协同控制器是所有会话的控制实体.协同控制器负责读取所有可能会话的核心目录.当任务单元要创建或加入规划执行体时,控制器负责创建一个空白的会话.协作会话管理器是协作规划服务的关键模块.协作会话管理器控制着应用于协同会话的数据.事件管理器是指数据发送和接收队列.协作会话管理器和协作产品对象会与事件管理器通信用于数据发送,当有信息或对象数据到达时,事件管理器会通知协作会话管理器.会话监控器显示了任务单元和协同会话中其他任务单元之间的会话状态.4.3信息交互服务信息交互服务为协同规划过程提供可靠的消息交换能力,为协同规划用户提供通知传递功能,支持基于主题的消息通知的模式,通过一个用户给同一议题内的多个用户发送消息.消息交换功能主要包括队列、主题的可靠传输功能.支持基于队列进行可靠传输；支持基于主题进行可靠传输,提供“发布/订阅”语义消息交互模式.提供通知消息丢弃管理功能,支持基于消息有效期和队列覆盖两种丢弃策略.图4框架设计4.4服务集成框架1)服务集成容器服务集成容器采用容器组件架构设计,为服务组件的开发和运行提供支持.服务集成框架向上集成服务组件,服务组件调用核心资源,对外提供能力服务功能.服务集成框架向下集成核心资源,为服务组件的运行提供基础支撑,核心资源包括分布式交互功能、日志记录功能、配置查询功能等.2)服务目录服务目录为系统内的服务实例的运行、服务实例的调用提供稳定、可靠、高效的协调功能.主要包括服务实例注册、服务状态查询、服务状态检测等功能.服务实例注册功能主要注册服务地址、服务状态等信息；服务地址解析功能主要通过服务名称向服务目录请求获取服务实例地址信息；服务状态查询功能主要通过服务名称向服务目录请求获取服务248指挥与控制学报5卷实例运行的状态信息；服务状态检测功能主要对服务实例进行状态检测.5结论在协同任务规划过程中,各参与规划的资源或系统的数据语义模型存在较大差异,数据互操作等方面较难协同,规划过程具有统一性、开放性、动态性、层次性等特征,分析了任务规划系统的协同需求,提出了一种智能的协同任务规划的应用模型框架,提出了智能协同规划服务框架结构并进行了设计,该服务框架模型具有很好的可扩展性、复用性、智能性和适应性等,实现知识积累,并基于知识辅助,可快速、准确地完成任务协同规划.References1赵国宏.作战任务规划若干问题再认识[J].指挥与控制学报,2017, 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dashuai@杨慧(1982−),女,硕士,高工,主要研究方向为指挥与控制.董文莉(1976−),女,博士,主要研究方向为大数据、指挥与控制技术和体系结构.郭弋(1985−),女,硕士,主要研究方向为指挥与控制技术和体系结构.。