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装备保障任务分配建模与DLS-BCIWBA算法求解
资料介绍
针对以时效优先为目标的装备精确保障协同任务分配问题,设计考虑保障单元能力更新机制,提出基于动态列表规划(dynamic list scheduling,DLS)和二进制混沌入侵杂草蝙蝠算法(binary chaotic invasive weed bat algorithm,BCIWBA)的混合任务分配方法,通过DLS选择所需执行的任务,设计BCIWBA为选定任务分配保障单元。BCIWBA利用蝙蝠算法的全局寻优能力和迭代初期快速收敛性进行全局搜索,然后选取部分最优个体融合入侵杂草生长繁殖、空间扩散和竞争生存机制进行局部搜索,并通过学习因子和惯性权重的自适应协同更新以平衡探索和开发能力,结合脉冲频率、响度和发生率变化区间的混沌搜索避免早熟收敛。仿真算例表明,所提方法可对时序逻辑任务分配问题进行快速高效求解。
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（完整内容请下载后查看）第
卷
第
期
系统工程与电子技术
４０
９
Ｖｏｌ．４０ Ｎｏ．９
ꢀ
ꢀ
年
月
２０１８
９
ＳｓｔｅｍｓＥｎｉｎｅｅｒｉｎ ａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ
ꢀ ｇ ꢀ
ｙ ｇ
ꢀ
Ｓｅｔｅｍｂｅｒ２０１８
ｐ
ꢀ
：
（ ）
１００１５０６Ｘ２０１８０９１９７９０７
－
：
网址
ｗｗｗ．ｓｓｅｌｅ．ｃｏｍ
文章编号
－
－
ꢀ
ｙ
－
装备保障任务分配建模与
算法求解
ＤＬＳ ＢＣＩＷＢＡ
－
， ， ， ，
王坚浩 张 亮 史 超 车 飞 张鹏涛
ꢀ
ꢀ
ꢀ
（ ，
空军工程大学装备管理与无人机工程学院 陕西 西安
）
７１００５１
： ， ，
要 针对以时效优先为目标的装备精确保障协同任务分配问题 设计考虑保障单元能力更新机制 提出
摘
ꢀꢀ
ꢀ
（
，
）
（
和二进制混沌入侵杂草蝙蝠算法
ｂｉｎａｒ ｃｈａｏｔｉｃｉｎｖａｓｉｖｅｗｅｅｄ
基于动态列表规划
ｄｎａｍｉｃｌｉｓｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎ ＤＬＳ
ꢀ ꢀ
ｙ
ｇ
ｙ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
， ） ，
的混合任务分配方法 通过
ｂａｔａｌｏｒｉｔｈｍ ＢＣＩＷＢＡ
ꢀ ｇ
，
选择所需执行的任务 设计
为选定任务分配保
ＢＣＩＷＢＡ
ＤＬＳ
。
，
利用蝙蝠算法的全局寻优能力和迭代初期快速收敛性进行全局搜索 然后选取部分最优个体
障单元
融合入侵杂草生长繁殖 空间扩散和竞争生存机制进行局部搜索 并通过学习因子和惯性权重的自适应协同更新
ＢＣＩＷＢＡ
、
，
， 、 。 ，
以平衡探索和开发能力 结合脉冲频率 响度和发生率变化区间的混沌搜索避免早熟收敛 仿真算例表明 所提
。
方法可对时序逻辑任务分配问题进行快速高效求解
： ； ； ；
关键词 任务分配 动态列表规划 入侵杂草算子 蝙蝠算法
：
：
文献标志码
Ａ
：
／
ｊ
中图分类号
ＴＰ３９１．７
ꢀ ꢀꢀꢀꢀ
ＤＯＩ１０．３９６９ ．ｉｓｓｎ．１００１５０６Ｘ．２０１８．０９．１３
ꢀꢀꢀꢀ
－
Ｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎ ａｎｄｓｏｌｖｉｎ ａｌｏｒｉｔｈｍｆｏｒｅｕｉｍｅｎｔ
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ
ｑ ｐ
ｇ
ꢀ
ｇ ｇ
ꢀ
ｓｕ ｏｒｔｕｓｉｎ ＤＬＳＢＣＩＷＢＡ
ꢀ －
ｇ
ꢀ
ｐｐ
，
，
ｇ
， ，
ＷＡＮＧＪｉａｎｈａｏ ＺＨＡＮＧＬｉａｎ ＳＨＩＣｈａｏ ＣＨＥＦｅｉ ＺＨＡＮＧＰｅｎｔａｏ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｇ
（
，
Ｅ ｕｉ ｍｅｎｔＭａｎａｅｍｅｎｔａｎｄＵｎｍａｎｎｅｄＡｅｒｉａｌＶｅｈｉｃｌｅｓＥｎｉｎｅｅｒｉｎ Ｃｏｌｌｅｅ
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ｑ ｐ
ｇ
ｇ
ꢀ
ｇ
， ’ ，
ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｉｎｅｅｒｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ Ｘｉａｎ７１００５１ Ｃｈｉｎａ
ꢀ
）
ꢀ
ꢀ
ｇ
ｇ
ꢀ
ｙ
：
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｆｏｒｔｈｅ ｒｏｂｌｅｍｓｏｆｅｕｉｍｅｎｔｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｕ ｏｒｔｃｏｏｅｒａｔｉｖｅｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｗｈｉｃｈｎｅｅｄｓｔｏｃｏｎ
－
，
ꢀꢀ
ꢀ
ꢀｐ
ꢀ ꢀｑ ｐ
ꢀ
ꢀ ｐｐ
ꢀ
ｐ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ ꢀ
，
ｓｉｄｅｒｓｕ ｏｒｔｃａａｂｉｌｉｔ ｒｅｎｅｗａｌｍｅｃｈａｎｉｓｍ ａｈｂｒｉｄｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｄｎａｍｉｃｌｉｓｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎ
ꢀ ｐｐ ꢀ ｐ ꢀｙ ꢀ ꢀｙ
ｇ
ｙ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
（
）
（
ＤＬＳ ａｎｄｂｉｎａｒ ｃｈａｏｔｉｃｉｎｖａｓｉｖｅｗｅｅｄｂａｔａｌｏｒｉｔｈｍ ＢＣＩＷＢＡ ｉｓ ｒｏｏｓｅｄ．Ｔｈｅｔａｓｋｎｅｅｄｅｄｔｏｄｉｓｏｓｅｉｓ
ꢀ ꢀ ｇ ꢀｐ ｐ ꢀ ꢀ ｐ
）
ꢀ
ｙ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
，
ｓｅｌｅｃｔｅｄｂ ＤＬＳ ｔｈｅｎＢＣＩＷＢＡｉｓｄｅｓｉｎｅｄｔｏａｌｌｏｃａｔｅｔｈｅｓｕ ｏｒｔｕｎｉｔｔｏｔｈｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔａｓｋ．Ｆｉｒｓｔ ｌｏｂａｌｏｔｉ
ꢀｙ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ｐｐ ꢀ ꢀ ꢀｐ －
ｇ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｍｉｚａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔ ａｎｄｆａｓｔｃｏｎｖｅｒｅｎｃｅ ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｔｅａｒｌ ｓｔａｅｓｏｆｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｂａｔａｌｏｒｉｔｈｍｉｓｕｔｉｌｉｚｅｄ
ꢀ ꢀ ꢀ ꢀｐ ꢀ ꢀ ꢀꢀ ꢀ ꢀｇ ꢀ ꢀ
ｙ ｇ ꢀꢀ ꢀ
ꢀ
ｙ
ꢀ
ｇ
，
ｉｎ ｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈ．Ｔｈｅｎ ａｒｔｉａｌｌ ｏｔｉｍａｌｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｉｎｔｅｒａｔｅｉｎｔｏｉｎｖａｓｉｖｅｗｅｅｄ ｒｏｗｔｈａｎｄ
ｙ ｐ
ꢀｇ ꢀ ꢀ ꢀｇ
ꢀ
ｐ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
，
ｒｅｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｓａｔｉａｌｄｉｓｅｒｓａｌａｎｄｃｏｍ ｅｔｉｔｉｖｅｅｘｃｌｕｓｉｏｎ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｎｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ ｉｎｏｒｄｅｒｔｏ
ꢀ ｐ ꢀ ꢀ ꢀ
ｐ
ｐ
ꢀ
ꢀ
ｐ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
，
ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｈｅｅｘｌｏｒａｔｉｏｎａｎｄｅｘｌｏｉｔａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔ ｔｈｅｉｎｅｒｔｉａｗｅｉｈｔａｎｄｌｅａｎｉｎ ｆａｃｔｏｒａｒｅａｄｕｓｔｅｄａｄａｔｉｖｅｌ ．
ꢀ ｐ ꢀ ｐ ꢀ ｇ ꢀ ꢀ ꢀ ｊ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｙ
ꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ｐ
ｙ
，
，
Ｆｉｎａｌｌ ｃｈａｏｔｉｃｓｅａｒｃｈｉｎ ｏｆｆｒｅｕｅｎｃ ｌｏｕｄｎｅｓｓａｎｄ ｕｌｓｅｅｍｉｓｓｉｏｎｒａｔｅｉｎｔｅｒｖａｌａｒｅｃｏｎｄｕｃｔｅｄｔｏａｖｏｉｄｔｈｅ ｒｅ
ｇ ꢀ ｑ
ꢀ ꢀｐ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀｐ －
ｙ
ꢀ
ｙ
ꢀ
ｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｅｎｃｅ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘａｍｌｅｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅ ｒｏｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｈａｓｂｅｔｔｅｒ ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｃｏｎｖｅｒ
ꢀ ꢀｐ ｐ ꢀ ꢀ ꢀ －
ꢀ
ｇ
ꢀ
ꢀ
ｐ ꢀ
ꢀ
ꢀｐ
ꢀ ꢀ
ｅｎｃｅｓｅｅｄａｎｄｓｏｌｖｉｎ ｒｅｃｉｓｉｏｎｗｉｔｈｓｅｕｅｎｔｉａｌｌｏｉｃｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎ．
ｇ ｇｐ
ꢀｐ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ｑ ꢀ ｇ ꢀ ꢀ
ꢀ
：
； ； ；
Ｋｅｗｏｒｄｓ ｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｄｎａｍｉｃｌｉｓｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎ ｉｎｖａｓｉｖｅｗｅｅｄｏｅｒａｔｏｒ ｂａｔａｌｏｒｉｔｈｍ
ꢀ
ꢀ
ｙ
ꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀｐ
ꢀ ｇ
ｙ
、
数规划 分支定界法和枚举法等精确求解方法无法满足实
引
言
ꢀ
０
ꢀ
［
］
２４
求解效率
－
；
时性要求 而基于动态列表规划的启发式方法
， ，
较高 但都是采用基于贪心策略的局部搜索策略 因此得到
装备精确保 障 的 实 质 是 指 运 用 系 统 工 程 的 理 论 和 方
， 、 、 ，
法 通过精细 精确筹划和运用装备保障资源 保障力量 使
；
的任务分配方案未必是最优方案 文献
［
］
结合启发式智
５６
－
、 。
其在准确的时间 地点完成装备保障任务 装备精确保障
，
能优化算法提出了混合任务分配方法 首先通过动态列表规
、 、
要求对各类装备设施 器材 备件等资源和专业人员进行整
（
，
） ，
选择需要执行的任务 其次
ｄｎａｍｉｃｌｉｓｔｓｃｈｅｄｕｌｉｎ ＤＬＳ
划
ｙ
ꢀ
ꢀ
ｇ
， ，
合和编组 以保障单元的形式分配给具体的保障任务 属于
（ ） ／
针对选定任务分配平台 编组 问题的实质为多维 背包
０１
［］
１
。
，
求解此类任务分配问题 整
，
问题的特点 采用全局搜索遗传算法
（
，
）
ｅｎｅｔｉｃａｌｏｒｉｔｈｍ ＧＡ
ꢀｇ
一类典型的任务分配问题
ｇ
：
；
：
； ：
网络优先出版日期
２０１８０３１３ ２０１８０７０２
。
收稿日期
修回日期
２０１７０９０１
－ －
－
－
－
－
： ： ／ ／ ／
ｈｔｔ ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔｋｃｍｓｄｅｔａｉｌ１１ ．２４２２ ．Ｔ Ｎ ．２０１８０７０２ ．０９２６ ．００６ ．ｈｔｍｌ
ｐ ∥
网络优先出版地址
：
基金项目 国家自然科学基金
（
）；
国家社会科学基金
（ ）
资助课题
１７ＢＧＬ２７０
６１５０３４０９
·
１９８０
ꢀ
·
系统工程与电子技术
第
卷
４０
ꢀ
ꢀ
（
，
）
相结合的
ｕａｎｔｕｍ ｅｎｅｔｉｃａｌｏｒｉｔｈｍ ＱＧＡ
ꢀｇ ꢀｇ
｛ ， ，…， ｝，
对
ＵＭ
和量子遗产算法
记包含
个单元的保障单元集为
Ｍ
Ｕ＝ Ｕ１ Ｕ２
，
其 属 性 包 括 保 障 单 元 的 初 始 地 理 坐 标 位 置
Ｕ
ｑ
：
，
混合启发式智能优化算法 但并未考虑任务执行质量约束
，
于
Ｕ
∈
ｊ
（ ，
ＬＵ ＝ ＸＵ ＹＵｊ
）；
保障单元平均移动速度
；
保障单元
ＶＵｊ
， ，
然而在实际任务执行过程中 如果任务执行质量过低 则任
ｊ
ｊ
｛ ，
ＣＵ ＝ ＣＵ１ ＣＵ２
ｊ
，…， ｝，
ＣＵＬ
ｊ
具备的初 始 保 障 能 力 向 量
；
务执行效果将远低于期望效果 文献
［］
针对装备保障任务
７
ｊ
ｊ
，
项保障能力值 若
，
则表示
ＣＵｌ ＝０
ｊ
为保障单元
第
ｌ
ＣＵｌ
ｊ
Ｕｊ
，
分配问题 提出了基于优先排序和离散粒子群优化
（
ａｒｔｉｃｌｅ
ｐ
。
保障单元
不具备第 项保障能力
ｌ
Ｕｊ
， ） 。
的混合任务分配方法 近年来
ｓｗａｒｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＰＳＯ
ꢀｐ
，
Ｔ－Ｕ
Ｔ－Ｕ
（
＝ ｄ
ｉ
ｊ
［］
８
）
，
Ｎ×Ｍ 表示 其中若
任务分配方案可由矩阵
Ｄ
（
，
）
也应用于此类任务分配问
ｂａｔａｌｏｒｉｔｈｍ ＢＡ
ꢀ ｇ
蝙蝠算法
Ｔ－Ｕ
Ｔ－Ｕ
，
执行 则
，
否则
＝１ ｄ
ｉ
。
＝０
任务
分配给保障单元
Ｔ
ｉ
Ｕ
ｊ
ｄ
ｉ
ｊ
ｊ
，
题 且相比于
和
ＧＡ ＰＳＯ
具有更快的收敛速度和更好的全
［
］
０
，
，
当有多项任务需要同一个保障单元执行时 将按照任务优
９１
－
、
但也存在算法后期收敛速度较慢 收敛精
局寻优能力
。
先级排序处理
、
度不高 易陷入局部最优等问题
。
保障单元能力损耗及更新模型
１．２
ꢀ
本文首先建立了装备精确保障协同任务分配问题的数
，
保障过程中 保障单元执行任务会造成其保障能力的
，
学模型 设计了以
，
算法为主的 求解框架 嵌套具有混
ＤＬＳ
， ， ，
损耗 因此 在保障单元执行完某一任务后 应对其保障能
沌搜索策略和入侵杂草算子的二进制混沌入侵杂草蝙蝠算
：
力进行如下更新
（
，
）
为
ｂｉｎａｒ ｃｈａｏｔｉｃｉｎｖａｓｉｖｅｗｅｅｄｂａｔａｌｏｒｉｔｈｍ ＢＣＩＷＢＡ
ꢀ ꢀ ｇ
法
ｙ
ꢀ
ꢀ
ꢀ
ｒｅａｌ
ＣＵｊｌ
ｒｅｎｅｗｅｄ
（
１
），
［， ］
（）
１
。
选定任务分配保障单元 首先利用
的全局寻优能力和
ＣＵｊｌ
ＣＵ
ｌ
ｊ
ｌ １Ｌ
∈
＝
－ω
ｌ
ＢＡ
ＣＵｊｌ
；
迭代初期快速收敛性进行全局搜索 然后选取部分最优个
，
ω
ｌ
；
为
ＣＵｌ Ｕｊ
式中
为第 项保障能力的损耗 系数
ｌ
在执行
ｊ
、
体融合入侵杂草生长繁殖 空间扩散和竞争生存机制进行
ｒｅｎｅｗｅｄ
；
ＣＵｌ
ｊ
任务 前 第 项 保 障 能 力 值
ｌ
为 其 执 行 该 任 务 后 的
，
局部搜索 并通过学习因子和惯性权重的自适应协同更新
ｒｅａｌ
；
项保障能力值
ＣＵｌ
第
ｌ
为 保 障 单 元 在 执 行 任 务 过 程
Ｕｊ
ｊ
， 、 、
以平衡探索和开发能力 结合脉冲频率 响度 发生率变化
，
中的第 项保障能力的实际消耗值 可表示为
ｌ
；
区间的混沌搜索避免早熟收敛 最后通过案例仿真证明本
，
０ ＤＴ
０
＝
ｉｌ
烄
。
文所提任务分配方法的有效性
（）
２
ｒｅａｌ
，
ＤＴ ＤＴ ＣＵｌ
ｉｌ
≤
ＣＵｊｌ
＝
ｉｌ
ｊ
烅
问题描述
，
ＣＵｌ ＤＴ
ｊ
１
ꢀ
ＣＵｌ
＞
ｊ
ｉｌ
烆
则更新后的保障单元能力值为
ꢀꢀ
基本概念
１．１
ꢀ
ｒｅｎｅｗｅｄ
ｒｅｎ
ｅｗｅ
ｄ
ｒｅｎ
ｅｗｅ
ｄ
ｒｅｎｅｗｅｄ
｛
ＣＵｊ１
，
ＣＵｊ２
，…，
ＣＵｊＬ
｝
（）
３
ＣＵｊ
＝
：
保障任务 记包含
｛ ，
Ｔ＝ Ｔ
１
项任务的保障任务集为
Ｎ
协同任务分配目标函数
１．３
ꢀ
，…， ｝，
对于
ＴＮ
，
其属性包括 任务地理坐标位置
Ｔ
∈
：
Ｔ
２
Ｔ
ｉ
，
其前导任
ＥＴ ＝ＳＴ ＋ＣＴ
ｉ
对于
结束时间为
Ｔ
Ｔ
∈
ｉ
ｉ
ｉ
（ ，
ＬＴ ＝ ＸＴ ＹＴ
ｉ
）；
任务开始时间
ｉ
；
；
ＣＴ
ｉ
任务持续时间
ＳＴ
ｉ
ｉ
Ｔ
Ｔ－Ｔ
｛ ，
＝ Ｔ ｃ ＝１１ ｋ
｜
｝，
执行任务 的保
Ｔ
ｉ
务集合为
Ｓ
Ｎ
≤ ≤
Ｔ
ｉ
ｋ
ｋｉ
｛ ，
ＤＴ ＝ ＤＴ１ ＤＴ２
ｉ
，…， （
ＤＴＬ ＤＴ １
≤
ｉｌ
｝，
任务能力需求向量
ｉ
ｉ
ｉ
Ｕ
Ｔ－Ｕ
｛
ＳＴ ＝ Ｕ
ｉ
，
＝１１ ｋ
≤ ≤
｝，
执
Ｍ
障单元构成的集合记为
ｄ
｜
ｋ ｋｉ
）
为成功执行任务
ｌ Ｌ
≤
，
ＤＴ ＝０
ｉｌ
所需的第 项能力值 若
ｌ
Ｔ
ｉ
｛
ＲＴ ＝ ｌ
｜
行任务
时 需 要 的 能 力 类 型 构 成 的 集 合 记 为
Ｔ
ｉ
ｉ
。
并不需要第 项能力 各任务间的时
ｌ
则表示执行任务
Ｔ
ｉ
，
ＤＴ ０１ ｌ Ｌ
≤ ≤
｝。
＞
ｉｌ
Ｔ－Ｔ
Ｔ－Ｔ
（
＝ ｃ
ｉ
ｊ
）
，
若任务
序约束关系为
是任务
Ｔ
ｉ
的前
Ｃ
Ｔｊ
中各任
Ｔ
Ｎ×Ｎ
，
当保障单元执行完成任务分配方案 其任务执行时间
Ｔ－Ｔ
Ｔ－Ｔ
，
导任务 则
，
否则
＝１
。
保障任务集
＝０
ｃ
ｉ
ｊ
ｃ
ｉ
ｊ
即为
。
务之间关系如图 所示
１
（ ）
ｍａｘＥＴ
ｉ
（）
４
ＴＩＴ
＝
Ｔ Ｔ
∈
ｉ
装备精确保障协同任务分配以最小化任务执行时间为
ꢀꢀ
，
目标 则目标函数为
（
ｍｉｎ ｍａｘＥＴ
＝
（
））
ｉ
（）
５
ｍｉｎＴＩＴ
ꢀ
Ｔ Ｔ
∈
ｉ
协同任务分配约束分析
１．４
ꢀ
：
①
协同任务分配问题的约束条件包括
任务 －保障单元
；
②
；
③
。
任务执行质量约束
分配约束
任务时序逻辑约束
（）
任务 －保障单元分配约束
１
，
每一项任务成功执行至少需要分配一个保障单元 即
满足
图
任务间的时序关系
１
ꢀ
Ｍ
Ｔ Ｕ
－
Ｔ Ｕ
－
，
１ｄ
ｉ
ｊ
｛，｝
０１
（）
６
ｄ
ｉ
ｊ
∑
＝
≥
Ｆｉ ．１ Ｓｅｕｅｎｔｉａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉ ｏｆｔａｓｋｓ
ｑ ꢀ ｐ ꢀ
ꢀ
ｇ
ꢀ
１
ｊ＝
（）
任务时序逻辑约束
２
ꢀꢀ
： 、 、
保障单元 拥有各类装备设施 器材 备件等保障资源
Ｕ
，
对于
若保障单元
在执行 之前没有执
Ｔ
ｉ
Ｕ
ｊ
Ｓ
∈
Ｔ
Ｕｊ
，
和专业人员的保障力量的编组 是保障任务的直接执行者
。
ｉ
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资料：血糖仪原理图
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资料：测试智能语音控制模块
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