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首页> 外文会议>AHS 59th Annual Forum Proceedings Vol.1 May 6-8, 2003 Phoenix, Arizona >A Markov Decision Process Approach to Human/Machine Function Allocation in Optionally Piloted Vehicles
【24h】

A Markov Decision Process Approach to Human/Machine Function Allocation in Optionally Piloted Vehicles

机译：可选驾驶车辆中人机功能分配的马尔可夫决策过程方法

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We describe a method for determining normatively optimal task allocations between human operators and automation in an Optionally Piloted Vehicle (OPV). Our method can be used statically during design or dynamically during flight to advise or restrict task transfers between agents. We use detailed human performance and workload models created via the U.S. Army's IMPRINT tool, but then transform them into state networks from which Markov Decision Processes (MDPs) can be generated and solved for a policy. The policy will dictate how tasks should be allocated between various performance methods in order to optimize long-term expected utility. This approach builds on, but greatly extends, work by Kirlik (1993). We employ a much higher fidelity human performance model, and permit much more flexible human/automation interactions. We provide multiple examples of the use of this approach to address task allocation questions relevant to the design and performance of an OPV.
机译：我们描述了一种用于确定人为操作员与可选驾驶飞机（OPV）中的自动化之间的标准化最佳任务分配的方法。我们的方法可以在设计过程中静态使用，也可以在飞行过程中动态使用，以建议或限制座席之间的任务转移。我们使用通过美国陆军IMPRINT工具创建的详细人员绩效和工作量模型，然后将其转换为状态网络，可以从中生成马尔可夫决策过程（MDP）并解决该问题。该策略将规定应如何在各种性能方法之间分配任务，以优化长期预期效用。这种方法建立在Kirlik（1993）的工作的基础上，但又大大扩展了。我们采用了更高保真度的人类绩效模型，并允许更为灵活的人类/自动化交互。我们提供了使用此方法来解决与OPV的设计和性能相关的任务分配问题的多个示例。

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