一人多机的动态配置模型及其解法

一人多机最低机器数的确定

基于并行工程一人多机最低机器数的确定西安理工大学鲁珍珠 710048陕西理正勘察设计有限公司张敏青 710016摘要：本文基于并行工程思想首先就一人多机最低机器数计算公式各参数的含义进行了探讨，提出了操作机床时间包括停止机床、卸工件、装工件、开机和机床自动加工前的操作；理论操作周期包括操作机床时间和机床自动加工时间，其次就已有公式适用条件按提高人的利用率还是机器利用率进行了分类；最后基于并行工程思想提出了新的计算公式。

新的公式各参数含义明确，对理解一人多机计算公式中各参数的含义、提高人机利用率进而提高生产率有一定作用。

关键词：并行工程；一人多机；最低机器数；操作机床时间；操作时间；操作周期Determining the Minimum Number of Machines Based on Concurrent Engineering Xi'an University of Technology Lu ZhenzhuShanxi Lizheng Engineering Exploration ＆ Design Co.,Ltd. Zhang MinqingAbstract ：In this paper, based on the concurrent engineering concept firstly, meaning more than one machine the minimum number of machines parameters of calculated formulas are discussed, it proposed to operate the machine time includes stop the machine, remove the workpiece, loading the workpiece, power and machine tools, automatic pre-processing operations ；secondly, the suitable condition for the existing formula according to improve the utilization rate of the machine or the use efficiency of the classification; finally, the idea of concurrent engineering is proposed based on the new calculation formula. The parameters of the new formula meaning clear, the various parameters of the understanding of more than one machine in the formula meaning, improving man-machine and the utilization rate of increase productivity have certain effect.Key word ：Concurrent engineering ； One worker multiple machine ； The minimum number of machines ；Operating machine time ； Operation time ； The operating cycle 。

一种RoboCup足球机器人动态角色分配机制的实现

作者简介：程硕远（９６
器人系统、机器人视觉等研究；陈万米，级工程师，高博士，从事多机
器人系统、机器视觉、智能移动机器人等研究。
第１０期
程硕远等：一种ＲｂＣｐ足球机器人动态角色分配机制的实现ｏｏｕ
抗性，以及最接近人类足球等特点，为ＲｂＣｐ各成ｏｏｕ
个组别中最受人瞩目的项目之一。
在ＲｂＣｐ中型组足球机器人的团队配合策略ｏｏｕ
设计中，最重要的一个部分就是角色分配一。角色分
收稿日期：０１０ — ４；回日期：０ｌｏ — Ｏ２１—３１修２１＿６２
侃
（．１上海大学机电工程与自动化学院，上海２０７；００２
２上海市电站自动化技术重点实验室，海２０７）．上００２
程硕远陈万米，春胜陈海波刘军江林，桂，，，
摘
要：自主足球机器人动态角色分配是ＲｂＣｐ足球机器人研究领域内的一个重要课题。为了弥补以往足球机器人角ｏｏｕ
ｉｂＣｕｉｄｅＳｚａｕｍｐｔｉｎｎＲｏｏｐＭｄｌｉｅＬｅｇｅＣｏｅｉｏｔ
ＣＨＥＮＧｈ —ｙａ，ＣＨＥＮａＳｕｏｕｎＷｎ—ｍｉ，ＧＵＩＣｈｕｎ—ｓｅｇｈｎ，ＣＨＥＮａ — ，Ｈｉｂｏ
验。
各种角色有不同的行为模式。在进攻者中，主攻抢球、带球和射门，助攻掩护主攻，同时不能阻挡主攻的进攻路线。防守的主要思想就是站位防守，站在对方带球位置和我方球门连线上阻挡对方的进攻。主防和协防的区别在于，防精确地站在连线上，防紧密主协靠拢站在主防的旁边，增加防守的范围。在确定角色与其行为模式之后，再根据具体机器人的运动特性，为每一种行为模式设计相应的动作，换算成机器人体坐标系下的速度或者踢球动作并输出。

高性能计算中的并行计算模型使用技巧

高性能计算中的并行计算模型使用技巧在高性能计算领域，计算模型是实现并行计算的关键。

并行计算模型允许将计算任务分割成多个较小的部分，并且在多个处理器上同时执行这些部分。

在本文中，我们将探讨一些高性能计算中常用的并行计算模型以及使用技巧。

1. SIMD（单指令多数据）模型单指令多数据（SIMD）是一种并行计算模型，其中多个处理器同时执行相同的指令，但操作不同的数据。

这种模型适用于一些科学计算和图像处理等需要对大量数据进行相同类型操作的应用。

使用SIMD 模型时，可以通过向量化操作来提高计算速度。

向量化指令将多个数据元素打包在一起，以便可以一次执行多个相同的操作。

同时，使用SIMD指令集可以利用现代处理器的向量单元，并充分发挥硬件的并行能力。

2. MIMD（多指令多数据）模型在多指令多数据（MIMD）模型中，多个处理器可以同时执行不同的指令，操作不同的数据。

这种模型适用于一些需要并行执行不同算法或任务的应用。

MIMD模型可以通过分解计算任务为几个并行的子任务，并在不同的处理器上执行这些子任务来提高计算效率。

在MIMD模型中，处理器之间通常通过消息传递机制进行通信和数据交换。

一些常用的MIMD并行计算模型包括MPI（消息传递接口）和PVM（并行虚拟机）等。

3. 数据并行模型数据并行模型是一种特殊的并行计算模型，其中计算任务按数据划分为多个部分，并在不同的处理器上同时执行这些部分。

每个处理器负责处理自己的数据片段，并将结果传递给其他处理器。

数据并行模型广泛应用于一些大规模的数值计算和科学计算领域，例如矩阵乘法和数据挖掘等。

使用数据并行模型时，需要合理划分数据，并设计有效的数据通信机制，以充分利用处理器之间的并行处理能力。

4. 任务并行模型与数据并行模型不同，任务并行模型将计算任务划分为多个较小的、独立的子任务，并在不同的处理器上同时执行这些子任务。

每个处理器负责执行自己的子任务，并将结果传递给其他处理器。

机械系统的动态建模与参数辨识

机械系统的动态建模与参数辨识机械系统是指由各种机械元件组成的系统，如齿轮传动、弹簧系统等。

为了对机械系统进行分析和控制，我们需要对其进行动态建模和参数辨识。

动态建模是指通过数学模型来描述机械系统的运动规律。

首先，我们需要明确机械系统的输入和输出变量。

输入变量通常是外部施加的力、力矩或位移，而输出变量则是系统的状态或响应。

其次，我们可以根据机械系统的特性和工作原理选择合适的数学模型，如微分方程、差分方程或状态空间模型等。

最后，利用物理原理和运动学关系，我们可以建立起机械系统的动态模型。

在动态建模的过程中，参数辨识起着重要的作用。

参数辨识是指通过实验或数据分析，对机械系统中的参数进行估计和辨识。

由于机械系统中的参数通常很难直接测量或获取，我们需要借助于辨识方法来对这些参数进行估计。

常见的参数辨识方法包括最小二乘法、极大似然法等。

参数辨识的过程可以分为离线辨识和在线辨识。

离线辨识是指在事先收集好的实验数据基础上进行参数辨识，而在线辨识则是指在系统运行过程中不断对参数进行更新和辨识。

无论是离线辨识还是在线辨识，我们都需要选择合适的辨识算法和模型结构。

辨识算法的选择通常需要考虑辨识误差、计算复杂度和辨识时间等因素。

而模型结构的选择则需要结合机械系统的特性和实际需求。

机械系统的动态建模和参数辨识对于机械工程领域具有重要意义。

通过建立准确的数学模型，我们可以深入理解机械系统的工作原理和运动规律，为系统分析和控制提供有力支持。

同时，通过参数辨识，我们可以对机械系统的参数进行精确估计，为系统设计和优化提供依据。

然而，机械系统的动态建模和参数辨识也存在一些挑战和限制。

首先，机械系统的运动规律通常是非线性的，因此需要采用适当的非线性模型和辨识方法。

其次，机械系统中存在着各种不确定因素，如摩擦、载荷变化等，这些因素会对参数辨识的准确性和稳定性造成影响。

此外，由于机械系统的复杂性和多样性，动态建模和参数辨识的过程也需要一定的专业知识和经验。

多机器人动态避碰及抬箱编队仿真研究

李佩林李志春（昌工程学院机械与电气学院，昌３０９）南南３０９
Ｓｉｌｔｎｒｓａｃｎｍｕｔ —ｏｏｙａｃｃｌｉｎａｏｉａｃｍｕａｉｅｅｒｈｏｌ— ｂｔｄｎｍｉｏｌｏｖｄｎｅｏｉｒｉｓ
ｃｒｉｅｅａｓａｇｈｍｌｓｎｉｕａｉｎｅｕｔｖｒｅａｔｅｇｒｈａｉｌｏｄｎｔｇｎｒｌｔｅｙｏｕａｃｌｉ．ｍｌｏｓｌｅｉｄｔｔｈｏｉｍｉｓｂｅｇｏｒｔｆｎｏｉｏＳｔｒｓｆｈａｔｓｌ．
【摘要】觅食、推箱以及编队是多机器人系统研究中的经典任务形式，出的新的多机器人任务：提抬箱任务是由觅食、推箱以及编队等任务拓展而来，适用领域非常广阔。设计了多机器人在动态环境中的各种反应行为，实现了多机器人之间的动态避碰；出了围绕固定物体边缘形成抬箱队形的算法，提该算法的设计具有可扩展性，细考察了机器人之间发生碰撞的情形，详并根据人类避碰的一般策略完全实现了机器人之间的动态避碰。仿真结果证实了算法的可行性。关键词：多机器人系统；避碰；队；编抬箱任务【ｂｔｃ】ｏｇｇｕｈｎｘｎｆｒａｏｅｅｅａｃｓｃｏ＇ｔｋｉｍｌｒｏｓｓｍＡｓａｔＦｒｉ，ｓｉｂｄｏｔｎｒｓｖｒａｉｒｓｆａｓｎｕｉｏｔｙｔ．ｒａｎｐｇｏａｍｉａｌｌｓｆｌｏｓｔｂｅｒｔＩｐｏｏｅｅｋｒ０ｅｍｌ－ｏｏ，ｅａｒｉｇｂｘｔｋｗｉｘａｄｄｒｍｆｒｇｎ，ｕｈｔｒｓｄａｎｗｔｍ，ｒｈｕｔｒｂｔＬ．ｙｎｏ，ｈｃｉｅｐｎｅｆｏｏａｉｇｐ — ｐｓｏａｆｔｉｃｒｓａｈｓｓｉｄｏｍｉｋｎｐｉｔｎｅｅｙｂｏｃＶｉａｔｅｅａｉｓｍｌ－ｏｏｗｒｄ — ｎａｆｒａｏｔｓｄａｌａｉｆｌｉｖｒｒａａｏｒｃｉｈｖｏｕｔｒｂｔｅｅｅｇｎｔｎａａｐｃｏｉｄｓｓＬｒｕｅｖｂｓｒｏｆｉ — ｓｎｄａｄｍｌ－ｏｏｄｎｍｉｃｌｓｎａｏａｃ０ｒａｉｄＭｅｗｉｎａｏｉｍｆｒａｒｉｏｉｅｎｕｔｒｂｔｙａｃｏｉｏｖｉｎｅＷ３ｅｚ；ａｈｌａｇｒｈｏｒｎｂｘｇｉｌｉｄｌｅｎｅｌｔｃｙｇｆｒａｉｒｕｄｅｇｆｘｄｏｊｃｗｅｒｓｎｅ，ｈｃｅｉｅｉａａｉｔＡｔｒｂｅｖｎｄｏｍｏａｏｎｄｅｏｉｅｂｅｔａｒｅｅｔｗｉｉｄｓｄｗｔｓｌｂｌｙｆｅｓｒｉａｔｎｆｓｐｄｈｓｇｎｈｃｉ．ｏｇｎ

多agent系统的几种规范生成机制

多agent系统的几种规范生成机制
1. 多智能体系统规范生成机制：
(1) 静态状态规范：静态状态规范生成机制是基于静态状态建模的一种
机制。

它将多个智能体系统状态定义为一系列禁忌状态。

一旦禁忌状
态发生，agent将会被迫采取某些行动去解决问题。

(2) 动态状态规范：动态状态规范生成机制是基于动态状态模型的机制。

该机制有效地解决了静态状态模型中存在的困难，例如，对不同智能
体系统状态的模拟，并控制agent行为以实现多个agent在不同状态之
间无碰撞。

(3) 行动空间规范：行动空间规范生成机制是通过指定每个agent的行
动空间来避免冲突和协调agent之间的预测行为。

在这种机制下，agent 的行动控制和决策将仅服从非冲突的条件，而被约束在可信域之内。

(4) 层次化规范：层次化规范生成机制是一种层次结构的机制，该机制
以agent的技能为基础，分层图的每一层表示一种固定动作或状态，该
机制能够帮助管理复杂的多agent系统状态。

(5) 模糊规范：模糊规范生成机制是一种基于学习和关联的机制，它将
多智能体系统状态表示为一组模糊变量，通过捕获智能体的动作在给
定时间的数据，进行学习和建模，控制智能体空间中的不同行为，实
现协调。

(6) 博弈论规范：博弈论规范生成机制是基于构建一个博弈模型，指明每一个agent所追求的最优解，以及对每一方有利的行动框架，以实现多智能体协作的一种机制。

在这种机制中，agent将行为分为两类：“有利”行为和“不利”行为，以此来解决系统内的博弈论矛盾。

运筹学-第三章-整数规划

于是，对原问题增加两个新约束条件，将原问题分为两个子问题，即有
max z 40x1 90x2
max z 40x1 90x2
9x1 7x2 56
s.t
7 x1
20 x2
70
x1 4
x1, x2 0
（LP1）
9x1 7x2 56
和
s.t
7
x1
20
x2
70
（LP2）
x1 5
表 3.1
货物体积（米 3/箱）重量（百公斤/箱）利润（百元/箱）
甲
5
2
20
乙
4
5
10
托运限制 24 米 3
13 百公斤
解：设x1，x2 分别为甲、乙两种货物的托运箱数，则数学模型可以表示为：
max z 20x1 10x2
5x1 4x2 24 2x1 5x2 13 x1, x2 0, x1, x2整数
其中，目标函数表示追求最大的卫星实验价值；第1,2个约
束条件表示体积和重量的限制；第3-5个约束条件表示特定的卫
星装载要求,该问题的决策变量是0-1整数变量。
3.2.3隐枚举法从上面两个例子可以看出，此类型问题是整数规划中的特
殊情形，其中决策变量 xi 的取值只能为0或1，此时变量 xi 称为0-1变量，这类问题被称为0-1整数规划。对于 xi 的取值的 0-1约束，可以转化成下述整数约束条件：xi 1, xi 0, xi Z
目前对于整数规划问题的求解主要有两种方法：分支定解法和割平面法。本章仅介绍分枝定界法，该方法在上世纪60年代由Land Doig和Dakin等人提出，其具有灵活且便于计算机求解的优点，所以现在已成为解决整数规划问题的重要方法。下面通过例子说明分支定界方法的算法思想和步骤。

足球机器人动态角色分配策略仿真研究

接近最优，综合考虑影响角色分配的距离、角度以及其它多种不确定性因素来设计竞标函数；为了保证实时性，系统根据赛
场态势，采用分级竞标的策略动态调整机器人角色。实验表明，市场动态算法在最小时间内提供接近最优化的角色分配方
案，兼顾了足球机器人角色分配的实时性与最优性。
ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｒｏｌｅａｓｓｉｇｎｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｒｅｌｉａｂｌｅａｎｄｒａｔｉｏｎａｌ，ａｎｄｃａｎｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆ
第３０卷第５期
文章编号：１００６ — ９３４８（２０１３）０５ — ０３８３ — ０４
计
算
机
仿
真
２０１３年５月
足球机器人动态角色分配策略仿真研究
程立英，赵姝颖，潘峰，薛定宇
３８３．．． — —
拍卖信息时，每个机器人通过竞标函数计算自身的对该角色的适应度Ｆ然后和同伴的适应度进行比较排序，适应度最
大的为该角色的胜利者。在基于市场法的角色分配中，竞标函数的设计直接影响
型不稳定的机器人足球比赛并不适用；文献［５］提出了一种基于阵型的任务空间分解算法，但由于阵型的相对固定，导致该方法灵活性和适应性差，不适合动态的机器人足球赛的环境；文献［６］［７］提出了一种基于市场法的分配算法，该方

多个人机器人协同工作技术的使用教程和任务分配算法

多个人机器人协同工作技术的使用教程和任务分配算法在当今的工业和服务行业中，人工智能和机器人技术的快速发展，为企业带来了协同工作的新机遇。

多个人机器人协同工作技术的使用教程和任务分配算法成为了企业提高效率和降低成本的重要工具。

本文将介绍多个人机器人协同工作技术的使用教程和一种高效的任务分配算法。

首先，我们将讨论多个人机器人协同工作技术的使用教程。

这些技术涉及到多个机器人在执行任务时的协作和协调。

首先，需要确保机器人之间可以进行通信。

为此，我们可以使用现代通信技术，如WiFi，蓝牙或者局域网。

通信技术能够使机器人能够交流信息，共享数据和指令。

其次，需要将任务划分为多个子任务，并且将这些子任务分配给不同的机器人。

这可以通过制定任务分配算法来实现，后文将对此进行详细介绍。

最后，机器人之间还需要相互合作，共同协作完成任务。

这可以通过共享数据，交替执行或者使用互补的技能来实现。

接下来，我们将介绍一种高效的多个人机器人任务分配算法。

该算法旨在将多个机器人分配到不同的任务，并确保任务能够在最短时间内完成。

首先，需要了解每个机器人的能力和特长。

这可以通过对机器人进行测试和评估来确定。

然后，需要对任务进行分析和排序，以确定每个任务的优先级和完成所需的时间。

接着，分配算法可以根据机器人的能力和任务的优先级来进行任务分配。

最后，任务的分配可以经过迭代优化，以进一步提高任务的分配效率。

在多个人机器人协同工作中，还需要考虑到机器人之间的协作和协调。

为了确保机器人之间的顺畅协作，可以设置一个中央控制系统，负责监控和调度所有机器人的工作。

该控制系统可以根据任务的优先级和机器人的状态进行任务调度和重新分配。

此外，机器人之间的通信也是协同工作的关键。

通过交换信息和共享数据，机器人可以更好地合作并相互支持。

为了实现更有效的协同工作，还可以使用机器学习和深度学习技术对机器人进行智能化的决策和优化。

然而，在使用多个人机器人协同工作技术时仍然存在一些挑战。

一人多机考核方法

一人多机考核方法1.确定考核目标：首先需要明确考核的目标和要求。

这些目标和要求可以是特定的操作技能、管理能力或解决问题的能力等。

2.选择适当的机器：根据考核目标，在考核中选择适当的机器和设备。

这些机器和设备应能够测量被评估者所需的技能和能力。

3.制定考核计划：根据考核目标，制定一个详细的考核计划。

考核计划应包括考核的时间、地点、机器和设备的选择，以及评分标准等。

4.进行考核：按照考核计划的安排，对被评估者进行考核。

考核过程中需要确保公平和客观，避免主观因素的干扰。

5.评估和记录结果：根据考核过程中收集到的信息，对被评估者的能力进行评估。

评估过程中需要根据事先设定的评分标准进行评分，并将评分结果记录下来。

6.给予反馈和改进建议：根据评估结果，给予被评估者反馈和改进建议。

反馈和建议应具体和针对性，帮助被评估者改进自己的能力。

7.监督和跟踪：在评估后，对被评估者的表现进行监督和跟踪。

监督和跟踪的目的是确保被评估者能够持续改进自己的能力，并达到预期的目标。

通过一人多机考核方法，可以更全面、客观地评估一个人在多个机器上的能力。

这种方法可以帮助企业和组织更准确地了解员工的技能水平和潜力，从而为员工的培训和发展提供有针对性的支持。

同时，一人多机考核方法也可以帮助员工自我评估和自我改进，提高自己的能力和竞争力。

需要注意的是，在进行一人多机考核时，应确保考核过程的公正和客观。

评估者要遵循公平、公正、客观的原则进行评分，评估结果应基于事实和数据，而不是主观的偏见和个人喜好。

此外，评估过程应有适当的监督和跟踪，以确保评估结果的准确性和可靠性。

综上所述，一人多机考核方法是一种有效的评估一个人在多个机器上能力的方法。

通过合理的选择机器、制定考核计划、进行评估和给予反馈，可以帮助企业和组织更准确地了解员工的能力，并为员工的培训和发展提供有针对性的支持。

同时，也可以帮助员工自我评估和自我改进，提高自己的能力和竞争力。

多Agent动态任务分配问题

多Agent动态任务分配问题作者：张家良王迎磊李复名周涛来源：《电子技术与软件工程》2018年第18期摘要：针对多Agent动态环境下任务分配问题，建立多Agent动态任务分配模型，提出了基于改进合同网的动态任务分配算法。

在合同網的基础上，引入任务中转站处理由环境变化产生的新任务，任务优先级定义任务的处理顺序，并对算法的招标以及投标阶段进行了改进，设定了招标任务闽值和投标任务阈值。

仿真结果表明该算法能在各种环境变化下快速更新任务分配方案。

【关键词】动态任务分配改进合同网任务中转站任务优先级1 引言随着信息技术以及分布式系统理论的迅速发展，多Agent系统已经引起研究人员的广泛关注。

Agent能感知自身以及外界状态变化，并能产生相应的自主行为。

多Agent系统概念在军事领域中的运用，是未来战争体系中的关键，连入网络的各作战单元可以看作Agent。

由于战争环境复杂多变，且Agent在执行任务过程中能力可能出现变化。

因此，研究多Agent动态任务分配问题，对于提高多Agent协同作战能力具有重要的意义。

目前，基于合同网的算法已经广泛运用在求解任务分配问题中。

文献[4]通过引入任务熟人集的概念，在招标范围上进行改进，减少招标对象的数量，有效减少了协商时间。

文献[5]通过建立条件合同机制，并引入时间网络约束，保证了算法能准确实现任务重分配。

文献[6]综合考虑Agent的负载、能力和信任度，提出基于多属性的中标策略，提高了算法求解的效率。

但是大多数方法对环境变化产生的任务没有预先处理，导致任务分配时较为混乱。

因此，本文在传统合同网基础上，引入任务中转站和任务优先级协助处理任务的分配，并改进了招标和投标阶段，提高了多Agent处理动态任务分配问题的效率。

2 多Agent动态任务分配模型2.1 多Agent动态任务分配问题在作战开始前，指挥中心通常会根据己掌握的战场信息，对己方作战单元进行任务预分配。

但随着战场环境的变化以及Agent在执行任务过程中出现突发情况，若按照之前的方案执行任务，可能会使得执行任务的效能降低。

一种多行设备动态布置的方法

Ａｂｓｒｃ：ＢｙＡｎａｙｉｇｆｕｒｈｅｒｓｉｐｐｏｃｅｈａｙｍｐｏｅｏｓｌｅｐｏｌｍｓｏｙｍｉｐａｔｔａｔｌｚｎｏｕｔｃａｒａｈｓｔｔａｅｅｌｙｄｔｏｖｒｂｅｆｄｎａｃｌｎｉｌｙｕｔｈｓｐｐｅｒｓｎｓａｌｏｔｍａｅｎｐｔｎｇｎｔｌｏｔｍ．Ａｅｐｓｔｏ —ｗｉｃｅｅ— ａｏｓ，ｔｉａｒｐｅｅｔｎａｇｒｈｂｓｄｏａｈｅｏ—ｅｅｉａｇｒｈｉｃｉｎｗｏｉｎｓｔｈｇｎｔｉｉｐｒｔｒｉｅｅｏｅｏｙａｃｐａｔｌｙｕｓＡｏｉｉｎｓｔｈｓｒｔｇｒｓｎｌ — ｅｏａｏｔｓｃｏｅａｏｓｄｖｌｐｄｆｒｄｎｍｉｌｎａｏｔ．ｐｓｔ —ｗｉｃｔａｅｙｆｉｇｅｐｒｄｌｙｕｓｉｏｏｉｕｅｏｉｃｅｓｏｕｌｔｏＳｄｖｒｉｙｓｄｔｎｒａｅｐｐａｉｎ’ ｉｅｓｔ．Ｔｈｆｅｔｖｎｅｓｏｈｒｐｏｅｌｏｔｉｒｖｄｂｉｌｔｏｅｅｆｃｉｅｓｆｔｅｐｏｓｄａｇｒｈｍｓｐｏｅｙｓｍｕａｎｉｉｒｓｔｅｕｌｓ，ｔｇｔｒｗｉｒｐｓｄｉｄｘｓｉｒｗｔａｅａｄｒｌｔｅｐｅｉｉｎｏｏｖｒｅｃａｅｏｅｈｅｔｐｏｏｅｎｅｅ，ｔｈｍｅｇｏｈｒｔｎｅａｉｒｃｓｏｆｃｎｅｇｎｅｒｔ．ｖＫｅｙｗｏｒｓ：ｄｎｍｉｌｎａｏｔｅｒｓｃａｐｏｃｄｙａｃｐａｔｌｙｕ；ｈｕｔｐｒａｈ；ｐｔｎｏｇｎｔｇｒｔｍ；ｔｍｅｇｏｈｒｔｉｉａｈｅ —ｅｅｉａｏｈｃｌｉｉｒｗｔａｅ；ｒｌ — ｅａ

多机器人任务分配代码

多机器人任务分配代码
在实际的多机器人任务分配中，可以使用多种算法和技术来实现，下面我将介绍一种常见的多机器人任务分配算法——最大流算法。

最大流算法是一种用于解决网络流问题的算法，可以被应用在多机器人任务分配中。

在多机器人任务分配中，通常会有多个任务需要分配给多个机器人来完成。

最大流算法可以帮助确定最有效的任务分配方案，以最大化整体效率。

首先，我们需要将任务和机器人抽象成一个有向图。

图中的节点表示任务和机器人，边表示任务和机器人之间的关联。

然后，我们需要为图中的每条边分配一个容量，表示该任务或机器人的处理能力。

接下来，我们需要确定图中的源点和汇点，源点表示任务的起始点，汇点表示任务的结束点。

一旦图的结构建立完成，我们就可以使用最大流算法来确定最优的任务分配方案。

最大流算法会在图中寻找从源点到汇点的最大流量，这个最大流量就代表了整体的最大效率。

通过最大流算法，我们可以确定每个任务分配给哪个机器人来完成，并且保证整体效
率最大化。

除了最大流算法，还有其他一些算法和技术可以用于多机器人任务分配，比如贪婪算法、遗传算法、模拟退火算法等。

每种算法都有其适用的场景和优势，可以根据具体的情况选择合适的算法来实现多机器人任务分配。

总的来说，多机器人任务分配是一个复杂的问题，需要综合考虑任务特性、机器人能力、时间约束等多个因素。

通过合适的算法和技术，可以实现高效的多机器人任务分配方案，提升整体效率和生产力。

有人机_无人机编队协同任务分配方法

收稿日期 :2008 - 11 - 24 ; 修回日期 :2009 - 03 - 22 。基金项目 :航空科学基金 (20075153) 资助课题作者简介 :刘跃峰 (1980 - ) ,男 ,博士研究生 ,主要研究方向为复杂系统建模、仿真与效能评估 ,智能化指挥与控制工程。 E2mail :liuyuefengzol @sina. co m
合同网的基本思想是将任务的分配通过节点之间的招投标过程实现 ,将协商引入到管理者和投标者的双向选择过程中。当管理者有任务需要其它结点帮助解决时 ,它就向其他结点广播有关该任务信息 ,即发出任务通告 (招标) , 接到招标的结点则检查自己对解决该问题的相关能力 ,然后发出自己的投标值并使自己成为投标者 ,最后由管理者评估这些投标值并选出最合适的中标者授予任务。在招投标过程中 ,利用通信机制对每个任务的分配进行协商 ,避免
(西北工业大学电子信息学院 , 陕西西安 710072)
摘要 : 任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分 ,是编队协同作战指挥策略的关键。以合同网协议 (cont ract net p rotocol , CN P) 和多智能体系统 ( multi2agent system , MAS) 理论为基础 ,建立了有人机/ 无人机编队 MAS 结构和基于投标过程的任务分配模型 ,将任务优先权引入任务分配模型中 ,可以实现预先任务分配和执行过程中动态任务分配 ,保证动态环境下编队整体分配效能较优。针对作战想定进行了仿真计算 ,结果表明 ,基于 CN P 和 MAS 理论的有人机/ 无人机编队协同任务分配策略具有良好的预先任务分配和实时任务分配效果 ,能够满足编队作战任务的需要。
1. 1 有人机/ 无人机编队协同作战想定有人机和无人机的协同编队按照数量多少可以分为 1

电力系统的多机运行模型及其优化

电力系统的多机运行模型及其优化在当今社会，电力系统作为现代社会不可缺少的组成部分，其稳定和优化对于国家和人民的生产与生活至关重要。

然而，电力系统存在着多种复杂性质和多变性质，如系统的不确定性、非线性和时变性等，这给电力运行和管理带来了很大的挑战。

因此，多机运行模型的建立和优化成为电力系统研究领域的热点和难点之一。

一、多机运行模型的基础理论多机系统是指由多个电机和发电机组成的电力系统。

电力系统可以看做是由各个发电机和负荷节点组成的节点网，而电力系统的动态过程可以用电力系统微分方程来描述。

因此，建立多机运行模型需要掌握一定的微电子学基础知识。

考虑一般的n台同步发电机形成的电力系统，设电网中所有节点电压、相角均以一个接地节点为参考，用V、δ表示，系统的动态特性就可以用下面的微分方程来描述：$$ \begin{cases} \frac{\mathrm{d}\delta_1}{\mathrm{d}t}=\omega_1+\beta_1(p_1-p_{1d}-k_{12}(V_1V_2\sin \delta_{12}+V_1I_L\sin\delta_{1g})) \\ \frac{\mathrm{d}\delta_2}{\mathrm{d}t} =\omega_2+\beta_2(p_2-p_{2d}-k_{21}(V_1V_2\sin \delta_{12}+V_2I_L\sin \delta_{2g})) \\ \cdots \\\frac{\mathrm{d}\delta_n}{\mathrm{d}t} =\omega_n+\beta_n(p_n-p_{nd}-k_{n1}(V_1V_n\sin \delta_{1n}+\cdots+V_nI_L\sin \delta_{ng})) \\\frac{\mathrm{d}V_1}{\mathrm{d}t} = \frac{-V_1}{T_d}(p_{1d}-p_1+k_{12}V_2I_L\cos \delta_{1g}) \\ \frac{\mathrm{d}V_2}{\mathrm{d}t} = \frac{-V_2}{T_d}(p_{2d}-p_2+k_{21}V_1I_L\cos \delta_{2g}+k_{23}V_3I_L\cos\delta_{32}) \\ \cdots \\ \frac{\mathrm{d}V_n}{\mathrm{d}t} = \frac{-V_n}{T_d}(p_{nd}-p_n+k_{n1}V_1I_L\cos \delta_{ng}+\cdots+k_{n(n-1)}V_{n-1}I_L\cos \delta_{n(n-1)}) \end{cases} $$其中，δ_i是第i个发电机的相角；ω_i是第i个发电机的自然频率；p_i是第i个发电机的出力；p_{id}是第i个发电机的等效机械功率；k_{ij}是发电机组之间的励磁时间常数；I_L是与电压成反时针关系的负载电流，即感性串联电阻的虚部。

pytorch ddp多机多卡原理

pytorch ddp多机多卡原理
PyTorch DDP（Distributed Data Parallel）是一种多机多卡的分布式深度学习训练方法。

其核心原理主要包括模型并行、数据并行和通信优化。

1. 模型并行：PyTorch DDP可以将一个模型拆分成多个子模型，并将这些
子模型分配给不同的GPU进行训练。

这种模型并行的方式可以充分利用多
个GPU的计算能力，加速模型训练。

2. 数据并行：在每个GPU上，PyTorch DDP可以实现数据并行。

这意味
着每个GPU都会处理一部分数据，从而大大减少了单个GPU的数据处理量，提高了训练速度。

3. 通信优化：在多机多卡训练中，计算节点之间的通信是一个瓶颈。

PyTorch DDP通过使用Allreduce操作来优化节点之间的通信，减少了通
信开销，提高了训练效率。

此外，PyTorch DDP还通过Ring-Reduce的数据交换方法提高了通讯效率，并通过启动多个进程的方式减轻Python GIL的限制，从而提高训练速度。

一般来说，DDP都是显著地比DP快，能达到略低于卡数的加速比（例如，四卡下加速3倍）。

总的来说，PyTorch DDP充分利用了多机多卡的计算能力，提高了模型训
练的效率和速度。

更多细节可以查阅PyTorch官方文档或者相关文献了解。

基于IE改善的MES研发

基于IE改善的MES研发李西;王俊佳;石宇强;张敏;梁春艳【摘要】将工业工程改善技术融入制造执行系统,提出基于工业工程改善的制造执行系统的方法及其系统架构;并以某装备制造企业的生产车间为应用背景,在工业工程改善的基础上,开发其制造执行系统.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2013(042)006【总页数】3页(P125-127)【关键词】工业工程;制造执行系统;装备制造【作者】李西;王俊佳;石宇强;张敏;梁春艳【作者单位】西南科技大学制造学院,四川绵阳621010;西南科技大学制造学院,四川绵阳621010;西南科技大学制造学院,四川绵阳621010;西南科技大学制造学院,四川绵阳621010;西南科技大学制造学院,四川绵阳621010【正文语种】中文【中图分类】TH1660 引言制造执行系统(manufacturing execution system，MES)作为面向车间生产的管理信息系统，在企业计划管理层(ERP)和车间控制底层(FCS)之间架起了一座桥梁［1］，是企业计算机集成制造信息集成的纽带，是实施企业敏捷制造战略和实现车间生产敏捷化的基本技术手段。

目前国内MES的发展现状并不乐观，只有少数企业能够真正用好MES。

其中存在的一个很大的问题就是MES数据来源的正确性、标准性，生产管理者在不正确的数据基础上做出的决策也必然是不合理的，反而影响企业正常的生产计划，工业工程(industrial engineering，IE)恰好能弥补MES数据来源标准性、准确性的不足。

工业工程概念于1955年美国工业工程师协会(AIIE)正式提出的，旨在运用IE改善手法降低生产成本、提高生产效率、提高产品品质。

因此，一个企业要推行MES，必须先做IE改善，经过IE改善后得到标准的、准确的生产数据才能真正为MES所用;同时，MES能将IE的一些改善手段和改善后得到的优化结果信息化、固化，加快企业IE改善的节奏。