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对多机器人系统任务分配策略进行了形式化描述,为任务分配方案的求解提供了一种数学描述工具;针对多机器人系统中机器人决策之间的相互依存性,引入博弈论的思想分析了多机器人系统的任务分配问题,提出了一种基于博弈论的多机器人系统任务分配算法(GT-MRTA).实验结果表明,算法复杂度较低,计算量较小,鲁棒性较好,获得的任务分配方案质量较高. 相似文献
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针对多CGF(Computer Generated Force,计算机生成兵力)协同仿真系统中面临的复杂作战任务描述和分解问题,首先对其进行了形式化描述,将任务分解问题转化为有约束条件下的最小开销问题,然后提出了一种启发式的任务分解算法,给出了算法的具体实现步骤.经过实际算例检验,该算法能较为有效地实现复杂任务的分解. 相似文献
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针对农田环境中多机器人协同作业的问题,提出一种基于资源的任务分配算法,用于在具有机器人资源的再填充站的长期任务中高效地执行多个任务.针对多机器人任务分配问题,对多机器人任务进行建模,并分析任务相关模型及任务能量指标.在进行拍卖算法任务分配时,在考虑机器人数目约束、工作时间约束、距离约束的基础上,加入任务执行能力的约束,考虑机器人在长期任务执行期间资源量消耗问题,使各个农机有序地为农田地块服务,降低整个系统的执行代价,提高任务完成量.利用MATLAB平台进行仿真实验,生成多机器人多任务点的分配优化结果,并设置多组不同数量的机器人,对比该算法同其他三种算法的效果.仿真结果表明,该算法可以有效地提高作业效率,在相同条件下使资源消耗量及任务完成量达到最优,证明了其优越性,同时计算结果与实际作业完成量更接近,提高了结果的精准性. 相似文献
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多机器人系统任务分配是机器人研究领域一个关键的研究课题。从多机器人任务分配分类及问题描述、多机器人任务分配的研究动态等方面对多机器人任务分配进行了综述,并根据近期文献探讨了多机器人系统任务分配需要解决的若干重要问题。 相似文献
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针对多机器人任务分配及路径规划问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法求解多机器人任务分配及路径规划方法。根据任务点的环境信息和在其中寻找最佳机器人位置建立数学模型,并使用改进布谷鸟搜索算法求解任务分配及路径规划。改进的策略中融合了遗传算子、2-opt、模拟退火算法的Metropolis准则和插入、交换、逆序方法。不同规模的仿真实验表明,该方法能有效实现多机器人任务分配及路径规划问题,并为多机器人的续航能量提供科学依据。 相似文献
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Auction and market-based mechanisms are among the most popular methods for distributed task allocation in multi-robot systems. Most of these mechanisms were designed in a heuristic way and analysis of the quality of the resulting assignment solution is rare. This paper presents a new market-based multi-robot task allocation algorithm that produces optimal assignments. Rather than adopting a buyer’s “selfish” bidding perspective as in previous auction/market-based approaches, the proposed method approaches auctioning from a merchant’s point of view, producing a pricing policy that responds to cliques of customers and their preferences. The algorithm uses price escalation to clear a market of all its items, producing a state of equilibrium that satisfies both the merchant and customers. This effectively assigns all robots to their tasks. The proposed method can be used as a general assignment algorithm as it has a time complexity ( \(O(n^3 \text {lg} n)\) ) close to the fastest state-of-the-art algorithms ( \(O(n^3)\) ) but is extremely easy to implement. As in previous research, the economic model reflects the distributed nature of markets inherently: in this paper it leads directly to a decentralized method ideally suited for distributed multi-robot systems. 相似文献
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针对多机器人系统未知环境下自主任务分配问题,提出了将虚拟吸引信息素和虚拟排斥信息素相结合的多机器人任务分配方法。在动态未知环境下,进行了多机器人协作搜集实验,实验结果表明所提方法既可以避免多个机器人集中在一个空间内造成冲突加剧的现象,又可以实现多机器人自主地进行任务分配目的。 相似文献
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针对带有时间约束的、可以动态加入到环境中的复杂任务,建立了一种基于对策论的任务分配模型,并给出了一种任务分配方法。该方法中计算机生成角色(CGA)根据自身掌握的局部信息进行行为选择,并使用虚拟行动方法确保CGA快速学习到一个严格纯策略Nash平衡。仿真实验结果表明该方法是合理的,能够有效地解决动态任务的分配问题。 相似文献
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Multi-Robot Task Allocation in Uncertain Environments 总被引:4,自引:0,他引:4
Multiple cooperating robots hold the promise of improved performance and increased fault tolerance for large-scale problems such as planetary survey and habitat construction. Multi-robot coordination, however, is a complex problem. We cast this problem in the framework of multi-robot dynamic task allocation under uncertainty. We then describe an empirical study that sought general guidelines for task allocation strategies in multi-robot systems. We identify four distinct task allocation strategies, and demonstrate them in two versions of the multi-robot emergency handling task. We describe an experimental setup to compare results obtained from a simulated grid world to those obtained from physical mobile robot experiments. Data resulting from eight hours of experiments with multiple mobile robots are compared to the trend identified in simulation. The data from the simulations show that there is no single strategy that produces best performance in all cases, and that the best task allocation strategy changes as a function of the noise in the system. This result is significant, and shows the need for further investigation of task allocation strategies and their application to planetary exploration. 相似文献
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针对多机器人系统动态任务分配中存在的优化问题,在使用合同网初始任务分配的基础上提出了一种使用帕累托改进的任务二次分配算法。多机器人系统并行执行救火任务时,首先通过初始化任务分配将多机器人划分为若干子群;然后,每个子群承包某一救火任务,子群在执行任务的同时与就近子群进行帕累托改进确定需要迁移的机器人,实现两子群之间帕累托最优;最后,使用后序二叉树遍历对所有子群进行帕累托改进实现全局帕累托最优。理论分析和仿真结果表明,相较于强化学习算法和蚁群算法,所提算法的救火任务时间分别减少26.18%和37.04%;相较于传统合同网方法,所提算法在时间方面能够高效完成救火任务,在系统收益方面也具有明显优势。 相似文献