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CORALS : Aide à la décision sous incertitude dans un contexte naval

CORALS : Aide à la décision sous incertitude dans un contexte naval. Éric Beaudry, Ph.D . Systèmes d’aides à la décision RDDC – Valcartier. 6 juin 2011 IFT615 – Intelligence artificielle . Mise en contexte. Missions canadiennes. Missions humanitaire et de maintien de la paix de l’ONU

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CORALS : Aide à la décision sous incertitude dans un contexte naval

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  1. CORALS : Aideàladécisionsousincertitudedansuncontexte naval Éric Beaudry, Ph.D. Systèmes d’aides à la décision RDDC – Valcartier 6 juin 2011 IFT615 – Intelligence artificielle

  2. Mise en contexte

  3. Missions canadiennes • Missions humanitaire et de maintien de la paix de l’ONU • Supporter nos engagements dans l’OTAN • Protéger les navires commerciaux des pirates en mers • Combattre le terrorisme

  4. Conflit en Libye (2011)

  5. Menaces • Différentes menaces (cruise missiles, bombs, shoulder-launched rockets, etc.) • Lesmenacespeuventêtrecoordonnéesetprovenirde l’air,en meroudu sol

  6. Moyens de défenses

  7. Défis • Volume important d’informations • Incertitude • Données imparfaites de plusieurs sources • Interprétation humaine • Facteurs temporels: • Temps de réaction très court • Prise de décisions sous pression • Environnement dynamique : la situation évolue dans le temps

  8. Buts et contraintes • But : • Maximiser la survie du navire • Protéger des volumes d’intérêts • Contraintes • Zones aveugles • Règles d’engagement • Coordination des ressources • Ressources limitées

  9. Efficacité probabiliste des moyens de défense

  10. Un système d’aide à la décision CORALS

  11. La solution : CORALS • Système d’aide à la décision pour suggérer les moyens de défenses face aux menaces

  12. Plans de défense

  13. Algorithme de planification • Résolution de conflits par une recherche dans un espace de plans

  14. Heuristiques

  15. Solution en tout temps (anytime) • Contraintes de temps réel • Pas toujours possible de garantir une solutions optimale ou proche optimal • Heuristiques et stratégies de recherche

  16. Idée : estimer une borne inférieure sur la qualité des plans … n0 n1 n2 n3 If LowerBound(n0)=L, then there exists at least a node n’ in {n1,n2,n3} were Quality(n’) >= L

  17. Heuristiques H1 – Retraitdes actions en conflits H2 – Retraitarbitraired’actions pour éliminer les conflits H3 – Retrait des actions avec la plus faibleprobabilité de succès H4 – Retrait des actions selon le contexte

  18. Exemple de plan avec 2 conflits (4 actions en conflits) 20 0 40 60 80 100 120 1. SK / CWJamming : Jamming (75%) Target 1 2. HK / ESSM : (40%) 3. HK / CIWS : CIWS (40%) 4. HK / GUN57 (40%) 1 5. SK / CWJamming : Jamming (75%) Target 2 6. HK / ESSM : (85%) 2 7. HK / CIWS : CIWS (55%) 8. HK / GUN57 (45%)

  19. 20 0 40 60 80 100 120 1. SK / CWJamming : Jamming (75%) Target 1 2. HK / ESSM : (40%) 3. HK / CIWS : CIWS (40%) 4. HK / GUN57 (40%) 5. SK / CWJamming : Jamming (75%) Target 2 6. HK / ESSM : (85%) 7. HK / CIWS : CIWS (55%) 8. HK / GUN57 (45%) H1 – Retrait des actions en conflits 85% * 96.25% = 81.81% 85% 96.25%

  20. H2 – Retraitarbitraired’actions pour éliminer les conflits • If two or more actions are conflictual, one of them is arbitary choosen to be enabled. 91% * 97.79% = 89.12% 20 0 40 60 80 100 120 1. SK / CWJamming : Jamming (75%) Target 1 2. HK / ESSM : (40%) 91% 3. HK / CIWS : CIWS (40%) (40%) 4. HK / GUN57 5. SK / CWJamming : Jamming (75%) Target 2 6. HK / ESSM : (85%) 97.79% (55%) 7. HK / CIWS : CIWS 8. HK / GUN57 (45%)

  21. 20 0 40 60 80 100 120 1. SK / CWJamming : Jamming (75%) Target 1 2. HK / ESSM : (40%) 3. HK / CIWS : CIWS (40%) 4. HK / GUN57 (40%) 5. SK / CWJamming : Jamming (75%) Target 2 6. HK / ESSM : (85%) 7. HK / CIWS : CIWS (55%) 8. HK / GUN57 (45%) H3 – Retraitdes actions avec la plus faibleprobabilité de succès • If two or more actions are conflictual, we keep the best one. 85% * 99.07% = 84.21% 85% 99.07%

  22. 20 0 40 60 80 100 120 1. SK / CWJamming : Jamming (75%) Target 1 2. HK / ESSM : (40%) 3. HK / CIWS : CIWS (40%) 4. HK / GUN57 (40%) 5. SK / CWJamming : Jamming (75%) Target 2 6. HK / ESSM : (85%) 7. HK / CIWS : CIWS (55%) 8. HK / GUN57 (45%) H4 – Retrait des actions selonle contexte • If two or more actions are conflictual, we keep the one that will give the highest global result. 94.6% * 96.25% = 91.05% 94.6% 96.25%

  23. Summary of Exemple • Even LowerBoundV4 produce better lower bound estimation, its computation cost is much higher because partial sub-plan have to be re-estimated on each action with conflicts. Its means that fewer nodes per seconds could be generated. • In fact, * log(n) is implicitly added for all since plans are balanced trees that require log(n) for each action removal.

  24. Stratégie de recherche Enforcedhillclimbing (EHC)

  25. Example Enforced Hill Climbing with a depth parameter of 3 1 2 6 4 7 5 8

  26. Complexité (coût) des heuristiques Maximum planning time set to 10 secondes. 25 runs on scenarios with 10 targets.

  27. Performance

  28. Réactivité Maximum planning time set to 10 secondes. 25 runs on scenarios with 10 targets.

  29. À Considérer

  30. Travaux futures • Interaction avec opérateurs • Interfaces multi-touch • Single-ShipMulti-Ship

  31. Ces défis vous intéressent ?

  32. Stage YRD0 01 01 [Automne 2011]

  33. Questions ?

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