张 巍，仝 茹，吴诗珏，王子奇，滕少华

（广东工业大学 计算机学院，广东 广州 510006）

新兴技术与制造业不断融合应用，使得发展智能制造模式与系统成为了制造业的发展需求[1]。在智能制造模式与系统中，人、机等各类智能体于同一智能制造空间内，生产制造需要人、机等各类智能体协同工作完成[2]。人机协同调度通常涉及多人、多机协作，个体需协同执行任务，并在任务执行中扮演关联角色。人机协同调度根据任务需求和特点，完成从任务到多协作成员的优化分配。通过优化分配，能有效保障任务质量管控、成本节约，提高服务与盈利水平。

指派是解决任务分配的重要方法。数学建模是指派的关键。在文献[3-5]中就运用了数学建模的方式来进行指派。群组角色指派(Group Role Assignment,GRA)是指派建模的通用方法，旨在根据代理评价结果寻找角色对代理的最优分配[6-8]。群组角色指派的作用已经有了很好的验证[6,8-10]。但由于合作约束和冲突约束的存在，计算复杂性大幅增加，群组角色指派空间组合爆炸，给建模与计算带来困难。

避免冲突的群组角色指派GRACAR/G[10]就是以冲突矩阵(AC)的形式引入群组角色指派中，有效解决上述问题。但是由于信息不透明问题——冲突信息的不对称性或个体存在认知问题、关系障碍、关联性和推理性不足等问题，获取的AC矩阵是局部的、不完善的，需要更合理的方法得到。

本文希望通过KD45逻辑闭包原理解决AC矩阵的不完善问题。在实际的生产和工作中既存在冲突约束，也存在合作约束，所以本文将合作约束也引入到AC矩阵中，一并通过KD45逻辑闭包原理进行约束关系的完善。……