改进适应度的异构多机器人任务分配

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异构多无人机协同任务分配与路径优化方法

异构多无人机协同任务分配与路径优化方法一、引言在无人机技术飞速发展的今天，多无人机系统在各个领域的应用越来越广泛，其中异构多无人机协同任务分配与路径优化方法成为研究热点。

本文将探讨当前研究的主要问题，并介绍一种基于遗传算法和无人机动态规划的任务分配与路径优化方法。

二、异构多无人机协同任务分配问题在现实应用中，往往需要由多个异构无人机完成协同任务，例如资源搜索、目标跟踪等。

然而，由于各种因素的限制，例如无人机的不同性能、任务优先级等，需要合理分配任务并优化无人机的路径规划，以实现任务的高效完成。

对于异构多无人机协同任务分配问题，研究者们面临以下挑战：1. 任务分配问题：如何根据无人机的性能和任务要求，合理分配任务给不同的无人机，使得整个系统的效率最大化。

2. 路径优化问题：在已分配任务的基础上，如何设计无人机的路径规划，以最大程度地减少时间、能源等资源的消耗。

三、相关研究方法为了解决异构多无人机协同任务分配与路径优化问题，研究者们提出了一系列方法。

以下介绍其中两种常用的方法：1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。

通过对任务和无人机的编码、选择、交叉和突变操作，逐渐寻找到最优的任务分配方案。

同时，可以通过遗传算法进行路径优化，根据任务执行情况和无人机的运行状态，动态地调整无人机的路径规划。

2. 无人机动态规划：动态规划是一种求解最优化问题的常用方法。

通过将整个任务分解为多个子问题，并利用最优子结构的特性，逐步求解最优的任务分配和路径规划。

其中，可以采用动态规划的方法解决任务分配问题，然后利用无人机路径规划算法，例如A*算法等，求解最优的路径规划方案。

四、基于遗传算法和无人机动态规划的方法本文提出了一种基于遗传算法和无人机动态规划的异构多无人机协同任务分配与路径优化方法。

首先，利用遗传算法对任务进行分配。

将任务和无人机进行编码，然后通过选择、交叉和突变等操作，逐渐寻找到最优的任务分配方案，使得系统的效率最大化。

异构多机器人系统协同技术

07
研究展望与挑战
Chapter
研究展望
01
跨学科交叉研究
异构多机器人系统协同技术涉及计算机科学、控制理论、人工智能等多
个领域，未来研究将更加注重跨学科交叉，综合利用各学科最新理论和
技术，提升多机器人系统的协同性能。
02
智能化协同控制
随着人工智能技术的不断发展，未来研究将更加注重智能化协同控制，
搜索与救援是异构多机器人系统协同技术的典型应用之一，具有高效、灵活和适应性强等特点。
VS
详细描述
在搜索与救援任务中，机器人系统需要快速、准确地搜索目标，并采取适当的救援措施。通过协同技术，多个机器人可以分工合作，提高搜索效率，缩短救援时间。例如，无人机可以搭载不同的传感器，搜索更广阔的区域，而地面机器人则可以专注于狭小空间内的搜索和救援工作。
信息交互协议与规范
01
信息交互协议
为机器人之间的信息交互制定协议，包括消息传递、服务调用、事件触发等。
02
信息交互规范
03
信息交互安全性
制定信息交互的规范，包括消息格式、服务接口、事件触发条件等。
确保信息交互过程中的安全性，如加密、身份验证、访问控制等。
数据融合与处理技术
数据融合算法
设计数据融合算法，将多个机器人的传感器数据进行融合，以获得更准确的环境信息。
数据处理方法
对融合后的数据进行处理，如滤波、去噪、特征提取等。
数据可视化技术
将处理后的数据以图形或图像的形式呈现，以便研究人员和分析人员更好地理解机器人感知到的环境。
06
典型应用案例分析
Chapter
搜索与救援应用
总结词
异构多机器人系统协同技术

一种基于改进遗传算法的多异构无人机任务分配方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010642900.1(22)申请日 2020.07.06(71)申请人燕山大学地址 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号(72)发明人韩松　范晨晨　李鑫滨　赵海红　(74)专利代理机构大连东方专利代理有限责任公司 21212代理人姜威威　李洪福(51)Int.Cl.G06Q 10/04(2012.01)G06Q 10/06(2012.01)G06N 3/12(2006.01)(54)发明名称一种基于改进遗传算法的多异构无人机任务分配方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进遗传算法的多异构无人机任务分配方法，属于无人机技术领域，该方法通过综合考虑资源消耗、任务完成效果和负载均衡、资源有限、任务优先级等多重约束，建立了任务分配优化模型；采用矩阵编码方式将每个可行的任务分配方案编码为一个完整的染色体；针对现有遗传算法求解精度不足、求解速度过慢的问题，提出了模糊精英度的概念，并在此基础上对各遗传操作进行改进，利用改进后的遗传算法对构建的优化模型进行求解，在有限的迭代次数内获得最优的任务分配方案。

本发明在多智能体协同控制领域有良好的通用性，具有求解速度快、求解精度高的优点，能够有效解决具有多重约束的多异构无人机系统的任务分配问题。

权利要求书3页说明书12页附图5页CN 111860984 A 2020.10.30C N 111860984A1.一种基于改进遗传算法的多异构无人机任务分配方法，其特征在于：包括以下步骤：S1:基于无人机本体设计约束和任务场景要求，构建具有多重约束的多异构无人机系统任务分配优化模型；S2:针对无人机的异构性和任务的独特性，采用矩阵编码方式，将任意一个适用于任务分配优化问题的可行解编码为一个矩阵形式的完整染色体；S3:采用改进的遗传算法对任务分配优化模型进行求解，在最大迭代次数下求得的最优解即为多异构无人机系统的最佳任务分配方案。

多机器人任务分配的研究与进展

ｃｏｃｏｓｌｅｔｉｉｄｏａｋａｌｃｔｎｈｉｅｔｏｖｈｓｋｎｆｔｓｌａｉ．ｏｏＫｅｗｏｄ：ｕｔｒｂｔａｋａｌｃｔｏｙｒｓｍｌ — ｏｏ；ｔｓｌａｉｎ；ａｃｉｎａｇｒｔｍ；ｓｒｉｔｌｇｎｅｉｏｕｔｏｌｏｉｈｗａｍｎｅｌｅｃｉ
ＡｂｔａｔＴｈｓｐｐｒｓｍｍａｉｅｈａｅｔｄｖｌｐｅｔｎｍｕｔｒｂｔｔｓｌｃｔｎｎｌｄｎａｅｏｓｒｃ：ｉａｅｕｒｚｓｔｅｌｔｓｅｅｏｍｎｓｉｌ — ｏｏａｋａｌａｉ，ｉｃｕｉｇｃｔｇ — ｉｏｏｒｅｆｔｓｌｃｔｎｉｓｏａｋａｌａｉ，ｍｅｈｄｆｔｓｌｃｔｏｏｏｔｏｓｏａｋａｌａｉｎ，ｔｓｅｄｏｋ，ａｄｉｌｎｔｎＩｄｉｉｎ，ｔｅｄｏａｋｄａｌｃｎｔｅｉｓｍｉａｉ．ｎａｄｔｏｏｒｎｓ
维普资讯
第３卷第２期
２００８年４月
智能
系统
学
报
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｖｏ．１３№ ．２
Ａｐ．０８ｒ２０
ＣＡＡＩＴｒｎｓｃｉｎｓｏｎｅｌｅｔＳｓｅｓａａｔｏｎＩｔｌｇｎｙｔｍｉ
对多机器人任务分配的最新研究进展进行了概述．析了多机器人任务分配的发展趋势，出动态环境和未知环境分指

基于适应度的多机器人任务分配策略

３保持子任务之间执行进度平衡．多子任务）很
之间会有双向资源依赖，持它们之间执行进度平保衡可以避免因等待资源而浪费时间．
４保证选择子任务的机器人数量与子任务工作）
互协商、谈判来完成任务分配，优点是能够实现全其
浙江大学学报（学版）址：ＷＷｊｕｎｌ．ｊ．ｄ．ｎｅｇ工网Ｗ．ｏｒａｓｚｅｕｃ／ｎｕ
基金项目：国家自然科学基金资助项目（０００２．６４５１）作者简介：炀斌（９６）男，江杭州人，士生，事多机器人协作研究．Ｅｍａ：ｄａｇｉ＠２３ｎｔ董１７一，浙博从 — ｉｙｎｂｎ６．ｅｌ
个分量，器人根据适应度大小来选择子任务．真实验表明，用该任务分配策略的协作异构多机器人系统对一机仿应
类搬运任务具有很好的通用性，当任务发生变化和机器人发生故障时，器人能够正确、时地调整子任务，机及系统具有很好的实时性、活性和鲁棒性．统能够实现机器人到子任务的最优映射，其他任务分配方法相比明显缩灵系与短了任务执行时间．关键词：应度；务分配；适任多机器人系统；务选择策略任中图分类号：Ｐ４Ｔ２文献标识码：Ａ文章编号：１０ —９３２０）２— ２２Ｏ０８７ｘ（０７００７一６

多机器人多任务分配及路径规划研究

摘要近些年，机器人是人类发展最有潜力领域之一，在工业、农业、服务业等领域应用越来越广泛。

但随着机器人技术的不断发展，人类对机器人的需求也从单机器人转到多机器人系统，随着多机器人研究的深入，多机器人路径规划问逐渐成为当今机器人领域的研究热点。

多机器人的路径规划问题关键在于要在具有多个机器人多个任务点的环境中，将环境中的任务点根据合理的分配策略分配给每个机器人，每个机器人在分配到的任务中寻找出一条无重复无遗漏的最短路径回路。

基于此，在具有多个机器人和多个任务点的系统中，先把环境中的任务点分配给机器人，然后每个机器人根据实际任务点进行路径规划。

在多机器人系统路径规划问题中，首先需要将环境中的任务合理的分配至环境中各个机器人。

本文根据机器人具体能力进行任务分配，即考虑了机器人的电量和速度。

在任务分配时，将任务点分配给所需代价最小的机器人，代价公式充分考虑了机器人速度和电量，将环境中的任务点分配给所需电量最少和时间最短的机器人。

机器人路径规划问题是依据某些优化准则对环境中的任务点进行遍历，该问题较难求解出最优路径。

本文采用免疫遗传算法解决这个问题是因为该算法既具有遗传算法的全局搜索能力又保留了免疫算法的浓度因素。

在后期进化时，会对高适应度个体进行提取形成精英抗体群。

但传统的算法在收敛速度和抗体多样性方面存在不足，本文针对这些问题，对传统算法做了改进。

在产生初始抗体群时，采用最邻近算法生成初始解，大大提高算法收敛速度，又避免算法陷入局部最优解。

此外，本文将传统的抗体相似度与路径结构相结合，该方法提高了种群多样性，并提高了算法收敛速度和找到更优的解。

本文针对这一问题建立仿真环境，保证了所有机器人和任务点的位置等信息都是模拟真实环境。

将根据机器人具体能力的任务分配方法和免疫遗传路径规划方法在仿真环境进行实验与分析。

实验结果表明，以上方法可以解决多机器人多任务点的路径规划问题。

关键词：多机器人，任务分配，路径规划，免疫遗传算法AbstractIn recent years, the robot is one of the most promissing fields of human development, it has been more and more widely used in industry, agriculture, services and other fields. However, with the continuous development of robot technology, the human demand for robot has also shifted from single robot to multi-robot system, with the deeping research of multi-robot, the multi-robot path planning has become a topics in the fields of robotics. The key of multi-robot path planning problem is to assign the task points in the environment that with multi-robot and multi-task to each robot according to a reasonable allocation strategy and each robot needs to find a shortest path without repetition nor missing of its assigned tasks. Based on this, in a system with multi-robot and multi-task, the tasks in the environment need to be assigned to the robot firstly, and then each robot performs path planning according to its assigned tasks.In the problem of multi-robot system path planning, it is necessary to assign the tasks in the environment to the individual robots in the environment firstly. This paper assigns tasks according to the specific capabilities of each robot, taking into account the power and speed of the robot. When task allocation, the task is assigned to the robot whose cost is the minium, and the formula of caculating cost takes full consideration to the speed and charge of robot, this paper assigns task points in the environment to robots with the least amount of charge and the shortest time.The robot path planning problem is to traversal all tasks in the environment based on some optimization criteria, which is difficult to solve the optimal path. In this paper, the immune genetic algorithm is used to solve the problem because it has both the global searching ability of genetic algorithm and the concentration factor of the immune algorithm. In the later evolution, individuals with high fitness will be extracted to form elite antibody groups. However, the traditional algorithm in the convergence rate and antibody diversity is insufficient, for these problems, the traditional algorithm has been improved in this paper. In the initial antibody group, the nearest neighbor algorithm is used to generate the initial solution, which greatly improves the convergence speed of the algorithm and avoids the algorithm falling into the local optimum. In addition, this paper combines the traditionalantibody similarity with the path structure, which improves the population diversity, the convergence rate of the algorithm and finds a better solution.This paper establishes a simulation environment for this problem, which ensures that the location, speed, charge and others of robots or tasks are simulated real environment. The tasks assignment method based on the robot specific capabilities and the robot path planning based immune genetic algorithm experimented and analyzed in the simulation environment. The experimental results show that the above method can solve the problem of multi robot multi task path planning.Key Words: Multi-robot, Task distribution, Path planning, Immune genetic algorithms目录摘要 (I)Abstract .................................................................................................................................... I I 第1章绪论. (1)1.1课题的背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.2.1 移动多机器人技术的发展 (1)1.2.2 多机器人多任务分配问题研究现状 (3)1.2.3 机器人路径规划研究现状 (4)1.3论文研究工作 (5)第2章人工免疫算法和遗传算法基本理论 (7)2.1人工免疫算法 (7)2.1.1 免疫系统的免疫机制 (7)2.1.2 免疫系统的特性 (8)2.1.3 克隆选择算法的重要概念及步骤 (8)2.2遗传算法 (10)2.2.1 遗传算法的重要概念 (10)2.2.2 遗传算法的实现步骤及特点 (12)2.3本章小结 (13)第3章多移动机器人任务分配 (14)3.1多机器人任务分配的问题描述 (14)3.2基于多因素的任务分配 (15)3.2.1 多机器人任务分配策略的数学模型 (15)3.2.2 多机器人任务分配策略具体步骤及流程 (16)3.3实验结果及分析 (18)3.4本章小结 (20)第4章基于免疫遗传算法的多机器人路径规划 (21)4.1免疫遗传算法 (21)4.1.1 免疫遗传算法的基本概念 (22)4.1.2 免疫遗传算法的运行过程 (24)4.2生成初始近似最优路径 (25)4.3算法中参数的定义 (26)4.3.1 问题的描述及编码 (26)4.3.2 适应度确定 (26)4.3.3 抗体相似度定义 (26)4.3.4 抗体浓度的定义 (27)4.3.5 选择概率的定义 (28)4.3.6 变异概率的定义 (28)4.3.7 交叉概率的定义 (28)4.4实验结果及分析 (29)4.5本章小结 (42)第5章结论 (43)参考文献 (44)在学研究成果 (47)致谢 (48)第1章绪论1.1 课题的背景及意义上世纪70年代，出现了世界上第一个基于多智能体的多机器人系统，在经历了30多年的发展后，现已成为研究的重点之一[1]。

基于深度强化学习的多机器人协同任务分配

基于深度强化学习的多机器人协同任务分配近年来，随着人工智能领域的快速发展，基于深度强化学习的多机器人协同任务分配受到了越来越多的关注。

在多机器人协作任务中，机器人之间需要协同完成一定的任务，而任务的分配方式往往决定了任务的完成效率和质量。

因此，多机器人协同任务分配是机器人协作领域中的一项重要任务。

首先，我们需要理解什么是深度强化学习。

深度强化学习是一种用于智能体学习如何做出最优行动的机器学习方法。

它通过重复试错来学习，通过不断尝试和自我纠正来得到最高奖励的策略。

在多机器人协同任务分配中，我们可以将每个机器人作为一个智能体，通过深度强化学习来学习最优的任务分配策略。

然而，在多机器人协同任务分配中，任务分配的问题十分复杂。

机器人之间需要协同完成一定数量的任务，而每个机器人都有自己的局部感知和限制条件，同时任务之间也具有一定的限制条件。

因此，我们需要考虑以下几个问题。

首先，我们需要设计一个能够自适应变化的任务分配算法。

在实际应用中，机器人之间的感知和限制条件往往是不固定的。

因此，我们需要设计一个适应性强的任务分配算法，能够在不同条件下实现最优任务分配。

这就需要我们考虑到机器人之间的协作和沟通能力，在保证任务完成的前提下，通过动态调整任务分配策略，实现最优分配。

其次，我们需要考虑到机器人之间的竞争关系。

在多机器人协同任务分配中，机器人之间可能存在着竞争关系。

例如，在一项任务中，机器人A和机器人B都可以完成这个任务时，机器人A和机器人B可能会竞争任务的完成权利。

因此，我们需要在任务分配过程中考虑到机器人之间的竞争关系，实现最优任务分配。

最后，我们需要考虑到任务之间的约束条件。

在多机器人协同任务分配中，任务之间不仅存在着竞争关系，还有着任务之间的限制条件。

例如，在完成一项任务的过程中，任务A和任务B之间可能存在着依赖关系，只有在任务A完成之后，任务B才能开始执行。

因此，我们需要在任务分配策略中考虑到任务之间的约束条件，保证任务分配的合法性和有效性。

基于改进遗传算法的异构多无人机任务分配

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｕｌｔｉｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓＵＡＶｓｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｔａｓｋａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ，ａｔａｓｋａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｆｏｒｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｍｕｌｔｉ－ＵＡＶｓｈａｄｂｅｅｎｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ｗｈｉｃｈｂｓｅａｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｔｒｈｍ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓｏｆｍｕｌｔｉ — ＵＡＶｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｔａｓｋａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ，ａｎｅｗｇｅｎｅｔｉｃｏｐｅｒａｔｏｒｓｉｓｄｅｓｉｎｅｇｄａｎｄｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｆｉｔｎｅｓｓｉｓｃａｌｉｂｒａｔｅｄｔｏａｖｏｉｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｔｈｅｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｏｆａｌｇｏｉｔｒｈｍｓｗｉｎｇ？ｎｅａｒｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ，ａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅ？ｔｈｅｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙｏｆ？ｔａｓｋａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ．Ｔａｋｅｆｕｌｌａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｅｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈａｂｉｌｉｔｙｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍｓｔｏｓｏｌｖｅｍｕｌｔｉ — ＵＡＶ

一种基于改进阈值法的多机器人任务分配方法[发明专利]

专利名称：一种基于改进阈值法的多机器人任务分配方法专利类型：发明专利
发明人：张子迎,邱靖廷,徐东,孟宇龙,李贤,杨旭,宫思远,丁戈申请号：CN201910126437.2
申请日：20190220
公开号：CN109886574A
公开日：
20190614
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于信息处理领域，公开了一种基于改进阈值法的多机器人任务分配方法，包含如下步骤：定义第m次迭代时机器人i对任务j的响应阈值；在第m次迭代，阈值刺激差最大时对应的任务即机器人i在t时刻要执行的任务；如果机器人执行任务成功或失败且还有未被执行的任务，继续在未被执行的任务中选择阈值刺激差最大时对应的任务去执行；当机器人进入等待状态或等待区即没有可执行任务时，令机器人不断寻找可执行的任务；直到所有任务都被执行完成即完成一次迭代时，重置机器人和任务点的位置，根据阈值更新公式计算第m+1次迭代时机器人i对任务j的响应阈值和阈值刺激差。

本发明优化了多任务处理能力，提高了算法的效率，提高了系统的资源利用率。

申请人：哈尔滨工程大学
地址：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室国籍：CN
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机器人的协作任务分配

机器人的协作任务分配机器人的协作任务分配在现代科技发展的背景下逐渐成为一个热门的话题。

随着机器人技术的不断进步，机器人已经从简单的执行单一任务的工具演变为可以具备协同能力的智能设备，能够在团队中协作完成复杂任务。

本文将探讨机器人的协作任务分配的意义、现状和未来发展趋势。

一、机器人的协作任务分配的意义机器人的协作任务分配对于提高工作效率和解放人力资源具有重要意义。

在许多生产和服务领域，任务分配是必不可少的。

传统上，这些任务完全由人类完成，但这往往会受到人力资源有限、人为因素影响以及人类工作效率的限制。

而机器人的协作任务分配可以通过智能算法和自主决策，将任务合理地分配给各个机器人，在提高工作效率的同时减轻人力负担。

二、机器人的协作任务分配的现状机器人的协作任务分配已经在某些领域得到实践应用。

例如，在仓储物流领域，机器人可以通过分析货物的属性和目的地，自动将货物分配给不同的机器人进行搬运。

在医疗领域，机器人可以协同护士或医生完成一些常规的任务，如测量患者体温或进行手术辅助等。

然而，目前机器人的协作任务分配还存在一些挑战和限制。

首先，机器人需要准确地理解任务需求和任务约束，并能够根据实际情况做出灵活的决策。

其次，机器人的协作任务分配需要考虑到多个机器人之间的协调和合作，在分配任务的同时还需要解决资源冲突和时间约束等问题。

此外，机器人的协作任务分配还需要考虑到特定领域的要求和标准，如医疗机器人需要满足严格的安全和卫生标准。

三、机器人的协作任务分配的未来发展趋势随着机器人技术的不断进步和应用场景的扩大，机器人的协作任务分配有望取得更大的突破和发展。

首先，随着人工智能和深度学习的发展，机器人将具备更强的学习和认知能力，能够更好地理解任务和环境，并做出更加准确的任务分配决策。

其次，随着机器人的感知和交互技术的提升，机器人可以更好地感知和获取任务执行过程中的信息，并能够与其他机器人或人类进行更加高效的协作和沟通。

面向多机器人环境中动态异构任务的细粒度动作分配与调度方法

面向多机器人环境中动态异构任务的细粒度动作分配与调度方法王积旺;沈立炜【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2023(50)2【摘要】在多机器人环境中,具有不同能力的机器人相互协作以完成任务需求。

现实情况下,这些任务动态发布,且具有不同的目标和紧急程度,因此需要为每个任务分解出的细粒度动作分配和调度合适的机器人来负责执行这些动作。

现有的方法大多适用于静态和同构的任务分配场景,而针对动态异构任务的分配则大多采用独占式的分配策略,导致机器人频繁进入等待状态(即机器人处于被分配了任务到真正开始执行任务之间的闲置阶段)。

由于任务存在不同的紧急程度和发布时间,这种分配方式将降低对更紧急任务的响应效率,同时导致更多的等待时间和更长的任务完成时间。

针对该问题,提出了一种面向多机器人环境中动态异构任务的细粒度动作分配与调度方法。

其中,分配与调度的对象是任务所分解出的细粒度的动作,且一个动作能够由机器人的一种能力承担。

面对任务分解出的一组细粒度动作集合,本方法借鉴拍卖算法过程,根据机器人能力、状态及任务信息计算出机器人承担特定动作的最优分配方案。

另外,在每一次新任务发布或某一机器人执行完动作时执行分配和调度过程,可以将处于普通任务等待状态的机器人调度至紧急任务,以保证紧急任务优先完成,且缩短机器人的总体等待时间。

基于本方法,扩展实现了机器人执行框架(ROSPlan)的执行模块。

围绕一组多机器人动态异构任务的模拟实验表明,所提方法相较于采用贪心策略的方法可得到更优的分配方案。

【总页数】10页(P244-253)【作者】王积旺;沈立炜【作者单位】复旦大学计算机科学技术学院;上海市数据科学重点实验室(复旦大学)【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.一种面向动态异构多处理器的任务调度算法2.面向异构分布式计算环境的并行任务调度优化方法3.一种云环境中的动态细粒度资源调度方法4.一种面向移动边缘计算的多用户细粒度任务卸载调度方法5.日常养老情境的异构多机器人动态多任务分配因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

复域中基于神经网络控制的多机器人协同任务分配与路径规划

复域中基于神经网络控制的多机器人协同任务分配与路径规划一、引言多机器人协同任务分配与路径规划是现代机器人技术中的重要课题之一。

随着机器人应用领域的扩大和任务复杂性的增加，有效地分配任务和规划路径成为提高多机器人系统工作效率和完成任务的关键因素之一。

本文基于神经网络控制的复域中多机器人协同任务分配与路径规划的研究进行了深入探讨。

二、多机器人协同任务分配在多机器人协同任务分配中，我们要考虑的主要问题是如何将任务合理地分配给每个机器人，使得整个系统能够以最高效率地完成任务。

为了达到这个目标，我们可以采用基于神经网络控制的方法。

基于神经网络的多机器人任务分配方法可以通过以下步骤来完成：1. 预处理数据：收集和处理与任务相关的数据，包括任务种类、数量、机器人的位置和能力等信息。

2. 构建网络模型：根据任务的复杂程度和系统的特点，选择合适的网络模型来表示任务分配问题。

3. 训练网络模型：通过训练神经网络，使其能够自动学习任务分配的规律和策略。

4. 任务分配：根据网络模型的输出结果，将任务合理地分配给每个机器人。

5. 实时调整：根据实际情况，实时调整任务分配策略，以适应系统运行过程中的变化。

三、多机器人路径规划在多机器人系统中，路径规划是一个复杂而关键的问题。

多个机器人需要协同合作，避免相互碰撞并按照预定的路径到达目标点。

为了实现高效的多机器人路径规划，可以采用基于神经网络的控制方法。

基于神经网络的多机器人路径规划方法主要包括以下几个步骤：1. 地图建模：将机器人工作区域转换为适合神经网络处理的形式，并建立地图模型。

2. 网络训练：通过训练神经网络，使其能够学习到避障和路径规划的策略。

3. 路径规划：根据机器人的当前位置和目标点，使用神经网络生成路径规划的结果。

4. 实时调整：根据机器人的实际行动和环境变化，对路径规划策略进行实时调整。

四、复域中基于神经网络控制的多机器人协同任务分配与路径规划的优势1. 高效性：基于神经网络的方法可以快速有效地完成任务分配和路径规划，提高多机器人系统的工作效率。

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西北大学学报（自然科学版）２０１３年２月，第４３卷第１期，Ｆｅｂ．，２０１３，Ｖ０１．４３，Ｎｏ．１
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏａｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒｌａＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｉｍＴｏｓｔｕｄｙｆｉｔｎｅｓｓ — ｂａｓｅｄｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｒｏｂｏｔｉｎｔｅｒｍｓｏｆｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ａｎｄｅｘｔｅｒｎａｌｆｉｔｎｅｓｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｙｓｔｅｍｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅａｎｄｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．ＭｅｔｈｏｄｓＴｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉ — ｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｓｔｕｄｙｒｏｂｏｔｓａｎｄｔａｓｋｓ，ｅｍｐｉｒｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈａｔｅｘｔｅｒｎａｌｆｉｔｎｅｓｓａｌｇｏ —
关键
应度算法更为有效的反映机器人与任务间的匹配关系，为系统任务分配提供了可靠依据。
词：异构；多机器人；任务分配；适应度文献标识码：Ａ文章编号：１０００－２７４Ｘ（２０１３）０１－００２２－０５中图分类号：ＴＰ２４
ｒｉｔｈｍ．ＲｅｓｕｌｔｓＴｈｅｒｏｂｏｔｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｔａｓｋｍｏｄｅｌｈａｖｅｂｅｅｎｂｕｉｌｔｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｔｈｅｒｏｂｏｔｒａｗｐｅｆｒｏｍａｒｎｃｅｐａｒａｍ— ｅｔｅｒｓ；ｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｔａｎｇｅｎｔｅｘｔｅｒｎａｌａｄａｐｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓａｃｈｉｅｖｅｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔａｓｋｓ．Ｃｏｎｃｌｕ－
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配结果。方法Βιβλιοθήκη 应用数学模拟法分别研究机器人与任务，实证研究法验证外部适应度算法。结果改进后的数学模型提高了系统的鲁棒性与可扩展性，改进外部适
对于机器人模型与任务模型，采用机器人原始性能参数建模；外部适应度采用正余切函数构成的算法，实现了任务最优分配。结论
ｓｉｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｓｉｍｐｒｏｖｅｓｙｓｔｅｍｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓａｎｄｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｒｅｌａｔｉｏｎ— ｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｅｘｔｅｒｎａｌａｄａｐｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｌｅｆｃｔｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｒｏ — ｂｏｔｗｉｔｈｔｈｅｔａｓｋ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅａｒｅｌｉａｂｌｅｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｓｙｓｔｅｍｔａｓｋｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ；ｍｕｌｔｉ — ｒｏｂｏｔ；ｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎ；ｆｉｔｎｅｓｓ
登
改进适应度的异构多机器人任务分配
张万绪，冯晓海，赵江波，卢恩超，李莹
（西北大学信息科学与技术学院，陕西西安７１０１２７）
摘要：目的
探究基于适应度的畀构机器人系统模型与外部适应度的特点，提高系统性能与任务分
（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｃｏｌｌｅｇｅ，Ｎｏ￣ｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎ７１０１２７，Ｃｈｉｎａ）