一類多機器人系統(tǒng)任務(wù)分配方法的研究.pdf

1、隨著機器人應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展,所需完成的任務(wù)日益多樣化,任務(wù)環(huán)境日益復(fù)雜,在很多情形下單個機器人已經(jīng)很難滿足人們的需求。因此,機器人的研究開始向多機器人系統(tǒng)方向發(fā)展。相比于單個機器人,多機器人系統(tǒng)具有很大的優(yōu)越性,能夠完成更復(fù)雜的任務(wù)。
　　 多機器人任務(wù)分配是多機器人系統(tǒng)研究的一個關(guān)鍵問題,通過對多機器人任務(wù)分配的研究,可以提高任務(wù)完成的質(zhì)量和效率。本文的多機器人系統(tǒng)以戰(zhàn)場攻擊為背景,研究將不同的攻擊任務(wù)目標分配給不同的機器人

2、。
　　 首先,根據(jù)實際多機器人系統(tǒng),建立系統(tǒng)模型。通過研究可知多機器人任務(wù)分配實際上是一個多目標優(yōu)化問題,需要考慮多個優(yōu)化目標函數(shù)及約束條件。根據(jù)系統(tǒng)的實際要求,認為環(huán)境在執(zhí)行任務(wù)之前是靜態(tài)的,在執(zhí)行任務(wù)過程中是動態(tài)的,將任務(wù)分配分為預(yù)分配和重分配兩個階段分別進行建模研究。
　　 其次,在任務(wù)預(yù)分配階段,采用一種改進的多目標進化算法。在計算過程中,通過初始群體、非支配排序、選擇、交叉和變異等操作尋找最優(yōu)解,并對實際約束

3、問題和聚集距離計算方法進行研究。對該算法進行仿真驗證,結(jié)果表明改進的多目標進化算法能夠有效地解決多機器人任務(wù)預(yù)分配問題,可得到一組Pareto最優(yōu)解,具有良好的多樣性。
　　 然后,在任務(wù)重分配階段,研究基于量子行為的粒子群優(yōu)化算法,利用其解決需要快速得到優(yōu)化結(jié)果的重分配問題,并采用混沌思想和變異算子增強群體的多樣性。仿真結(jié)果表明在解決多機器人任務(wù)重分配問題上,量子行為粒子群算法具有良好的實時性。
　　 最后,設(shè)計多機器