这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告：

基于规则引导的人机协同深度强化学习框架在航母舰载机保障作业调度中的创新研究

一、作者及发表信息
本研究由Zhiliang Lu（第一作者，南京航空学院空气动力学系）和John Smith（通讯作者，杜克大学电子与信息工程学院）合作完成，发表于Chinese Journal of Aeronautics期刊。

二、学术背景
1. 研究领域：本研究属于动态调度优化与深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的交叉领域，聚焦航母舰载机保障作业的实时调度问题。
2. 研究动机：航母舰载机调度受限于甲板空间狭小、任务时序严格、资源竞争激烈等复杂约束，传统方法（如专家系统、静态优化算法）难以应对动态环境下的多目标优化需求。
3. 研究目标：提出一种规则引导的人机协同深度强化学习框架（Rule-Guided Human-in-the-Loop Deep Reinforcement Learning, HIL-DRL），以提升调度效率、收敛速度和策略稳定性。

三、研究流程与方法
1. 问题建模：
- 将舰载机调度抽象为多智能体柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP），定义状态空间（甲板位置、资源状态、距离矩阵）、动作空间（选择空闲位置或等待）及奖励函数（任务完成奖励、效率奖励、安全惩罚）。
- 创新点：引入动态折扣因子（γ=0.99）平衡长期与短期收益。

1. 算法框架开发：

   • HIL-DRL架构：
     
     • 经验数据库：存储人类专家干预记录（状态-动作三元组），用于实时修正智能体动作。
       
     • 策略优化：通过Actor-Critic网络联合优化，Critic网络（Qφ）评估动作价值，Actor网络（πθ）生成策略，并加入人类指导正则项（公式27）避免局部最优。
       
     • 控制权动态切换：通过指示函数I(st)实现机器与人类策略的混合决策（公式22）。
       

2. 实验设计：

   • 仿真环境：构建包含10个甲板位置和5类资源的航母甲板模型（图2），舰载机需完成10项任务（图3），任务间存在优先级约束（如任务1→任务2→任务10）。
     
   • 基线对比：与三种算法对比：
     
     • Vanilla-DRL（标准PPO算法）
       
     • HI-RL（人类动作直接替代智能体决策）
       
     • IA-RL（静态权重融合人类经验与策略梯度）。
       
   • 评估指标：训练时间、收敛时间、奖励方差、任务完成率。
     

四、主要结果
1. 性能对比：
- 简单场景（资源充足）：HIL-DRL最终奖励达1.0，显著高于PPO（0.85）和HI-RL/IA-RL（0.9-0.95）。
- 复杂场景（资源受限）：HIL-DRL奖励提升55%（vs PPO）和10%（vs HI-RL/IA-RL），且方差最低（图6），表明其鲁棒性。
2. 效率优势：HIL-DRL收敛时间仅需35-52分钟，远低于PPO（74-96分钟），归因于经验数据库减少了无效探索（表3）。
3. 安全性：通过人类干预机制，HIL-DRL完全避免了舰载机碰撞（约束L6）。

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个融合人类认知与DRL的舰载机调度框架，解决了传统DRL在组合优化中的稀疏奖励和高维状态空间难题。
- 通过动态权重调整（公式28），平衡了人类先验知识与机器探索的冲突。
2. 应用价值：可直接部署于航母甲板调度系统，提升舰载机出动架次率（Sortie Rates），增强作战持续性。

六、研究亮点
1. 方法创新：
- 规则引导机制：将人类经验编码为可量化的状态-动作映射，突破了纯数据驱动DRL的局限性。
- 非对称奖励设计：效率奖励（公式19）与安全惩罚（公式20）的加权组合，实现了多目标优化。
2. 工程意义：实验环境高度还原真实甲板布局（图2），验证了算法的可移植性。

七、其他发现
- 人类认知负荷：研究指出，HIL-DRL仅需人类在关键节点干预（如资源冲突），降低了操作复杂度（对比需全程参与的HI-RL）。

此报告完整呈现了研究的创新性、技术细节及实际意义，可供相关领域研究者参考。