Leveraging High-Fidelity Digital Models and Reinforcement Learning for Mission Engineering: A Case Study of Aerial Firefighting Under Perfect Information
作者: İbrahim Oğuz Çetinkaya, Sajad Khodadadian, Taylan G. Topçu
分类: cs.CY, cs.AI, eess.SY, math.OC
发布日期: 2025-12-23
💡 一句话要点
利用高保真数字模型与强化学习进行任务工程：以完美信息下的空中消防为例
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 任务工程 强化学习 数字工程 任务分配 系统之系统 空中消防 近端策略优化
📋 核心要点
- 传统静态任务架构难以应对不确定、动态的任务环境，需要更具适应性的任务分配和重配置方法。
- 提出一种智能任务协调方法，结合高保真数字任务模型和强化学习，实现自适应任务策略管理。
- 通过空中消防案例研究验证了该方法的有效性，结果表明其超越基线性能并降低了任务性能的可变性。
📝 摘要（中文）
随着系统工程(SE)的目标从单一系统的设计和运行演变为复杂的系统之系统(SoS)，任务工程(ME)作为一种新的思维方式，正日益被SE社区所接受。此外，任务环境是不确定的、动态的，任务结果直接取决于任务资产与环境的交互方式。这使得静态架构变得脆弱，需要分析上严谨的ME方法。为此，本文提出了一种智能任务协调方法，将数字任务模型与强化学习(RL)相结合，专门解决自适应任务分配和重配置的需求。更具体地说，我们利用基于数字工程(DE)的基础设施，该基础设施由高保真数字任务模型和基于Agent的仿真组成；然后，我们将任务策略管理问题形式化为马尔可夫决策过程(MDP)，并采用通过近端策略优化训练的RL Agent。通过利用仿真作为沙箱，我们将系统状态映射到动作，并根据已实现的任务结果改进策略。通过空中消防案例研究，证明了基于RL的智能任务协调器的效用。我们的研究结果表明，基于RL的智能任务协调器不仅超越了基线性能，而且显著降低了任务性能的可变性。因此，这项研究作为一个概念验证，表明基于DE的任务仿真与先进的分析工具相结合，为改进ME实践提供了一个与任务无关的框架；未来可以从任务优先的角度扩展到更复杂的机队设计和选择问题。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在复杂、动态和不确定的任务环境中，如何实现任务资产的自适应分配和重配置，以优化任务性能的问题。现有静态任务架构无法有效应对此类环境的变化，导致任务性能不稳定甚至失败。
核心思路：论文的核心思路是将数字工程(DE)与强化学习(RL)相结合。首先，利用高保真数字任务模型和基于Agent的仿真构建任务环境的数字孪生。然后，将任务策略管理问题建模为马尔可夫决策过程(MDP)，并使用RL Agent学习最优的任务分配和重配置策略。通过在仿真环境中进行训练，RL Agent可以学习到在不同状态下采取何种动作才能最大化任务回报。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 数字任务模型：使用数字工程工具构建高保真任务环境模型，包括任务资产、环境因素和任务目标等。2) Agent-based仿真：基于数字任务模型构建仿真环境，模拟任务的执行过程。3) 强化学习Agent：使用RL算法训练Agent，使其学习最优的任务策略。4) 任务协调器：根据RL Agent的输出，对任务资产进行分配和重配置。整个流程是，首先在仿真环境中训练RL Agent，然后将训练好的Agent部署到实际任务环境中，指导任务协调器进行任务分配和重配置。
关键创新：论文的关键创新在于将数字工程和强化学习相结合，构建了一个自适应的任务策略管理框架。与传统的静态任务架构相比，该框架能够根据环境的变化动态调整任务策略，从而提高任务性能的稳定性和可靠性。此外，通过在仿真环境中进行训练，可以降低实际任务中的风险和成本。
关键设计：论文使用近端策略优化(PPO)算法训练RL Agent。状态空间包括任务资产的状态、环境状态和任务目标状态等。动作空间包括任务资产的分配和重配置方案。奖励函数的设计目标是最大化任务完成度和最小化资源消耗。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过空中消防案例研究，验证了基于RL的智能任务协调器的有效性。实验结果表明，该方法不仅超越了基线性能，而且显著降低了任务性能的可变性。具体性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种复杂任务环境下的任务工程，例如：空中消防、搜救行动、军事作战、物流配送等。通过构建高保真数字模型和利用强化学习进行任务策略优化，可以提高任务效率、降低任务风险，并实现更智能化的任务管理。未来可扩展到更复杂的机队设计和选择问题。
📄 摘要（原文）
As systems engineering (SE) objectives evolve from design and operation of monolithic systems to complex System of Systems (SoS), the discipline of Mission Engineering (ME) has emerged which is increasingly being accepted as a new line of thinking for the SE community. Moreover, mission environments are uncertain, dynamic, and mission outcomes are a direct function of how the mission assets will interact with this environment. This proves static architectures brittle and calls for analytically rigorous approaches for ME. To that end, this paper proposes an intelligent mission coordination methodology that integrates digital mission models with Reinforcement Learning (RL), that specifically addresses the need for adaptive task allocation and reconfiguration. More specifically, we are leveraging a Digital Engineering (DE) based infrastructure that is composed of a high-fidelity digital mission model and agent-based simulation; and then we formulate the mission tactics management problem as a Markov Decision Process (MDP), and employ an RL agent trained via Proximal Policy Optimization. By leveraging the simulation as a sandbox, we map the system states to actions, refining the policy based on realized mission outcomes. The utility of the RL-based intelligent mission coordinator is demonstrated through an aerial firefighting case study. Our findings indicate that the RL-based intelligent mission coordinator not only surpasses baseline performance but also significantly reduces the variability in mission performance. Thus, this study serves as a proof of concept demonstrating that DE-enabled mission simulations combined with advanced analytical tools offer a mission-agnostic framework for improving ME practice; which can be extended to more complicated fleet design and selection problems in the future from a mission-first perspective.