التخطيط الآلي للأنظمة السيبر-فيزيائية التكيفية تحت عدم اليقين في قيود التوفر الزمني

في الأنظمة السيبر-فيزيائية الذكية (sCPS)، يكمن التحدي الحاسم في تخطيط المهام تحت ظروف عدم اليقين. هناك كفاءة كبيرة من الأبحاث في هذا المجال تتناول فئات مختلفة من القيود (مثل الترتيب، الهيكلية) وعدم اليقينات (مثل في الاستشعار، التشغيل، التأخيرات). ومع ذلك، يظل التخطيط تحت قيود التوفر الزمني، أي عندما يكون مورد معين أو عنصر آخر من النظام المطلوب لأداء مهمة متاحًا فقط خلال نافذة زمنية محدودة ومتغيرة، تحديًا لم يتم استكشافه بشكل كافٍ. تقدم هذه الورقة نهجًا لمعالجة هذا التحدي، تستخدم الخوارزميات الجينية لدمج عدم اليقينات الزمنية بفعالية. تُظهر طريقتنا زيادة في الصلابة والكفاءة في سيناريوهات sCPS المعتمدة على المهام مع نوافذ زمنية متغيرة، مثل شحن المركبات الكهربائية والروبوتات الصحية. تُظهر تقييماتنا أن نهجنا يقلل بشكل كبير من تكلفة الحوسبة ويحافظ على قابلية الحل ضمن مستويات عدم اليقين المحددة، متفوقًا على التحسين القائم على MILP.