多结构型任务驱动的上门服务调度优化模型与自适应大规模邻域搜索算法

研究一类特殊的上门服务调度问题,该问题具有一般上门服务调度问题的要求,即要求可能具备不同技能水平的服务人员从同一站点出发,按路径执行被分配的任务后返回站点.被分配的任务在已有研究中对应图内点,而现实中的上门服务任务还可能具备内部结构(称为多结构型的任务),因此,在这类问题中路径的生成过程无法由任务序列本身确定,需要考虑任务指派和含出入点选取的路径规划的协同优化.通过分析此类问题特征,建立以总拖期最小化为目标的混合整数规划模型.通过分析模型的解的层次性特点,提出基于自适应大规模邻域搜索框架的启发式算法.通过多种规模对比实验发现,所提出算法适用于大规模问题和即时性要求,即在小规模算例下平均求解结果与精确解接近;在中、大规模算例下平均求解结果相较于一般贪婪算法产生显著优化.因此,所提出模型和算法可为多结构型任务驱动的上门服务调度提供参考.     

多层级设施选址-路径规划问题建模及算法

基于有向图对物流网络多层级设施选址-路径规划问题,建立混合整数规划数学模型,提出量子进化算法与遗传算法协同的双智能算法集成求解方案.量子进化算法解决设施选址和设施分配,遗传算法进行路径规划,并提出可达配送区域的搜索策略和路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例测试表明,所提出的数学模型和组合智能算法是可行而有效的,可为多层级设施选址-路径规划问题提供理论与方法指导.     

基于分层优化的资源受限系统任务拆分调度方法

为挖掘资源受限系统的服务潜力,提出一种考虑任务拆分执行方式的调度方法。分析资源调配中所需遵循的约束条件,并以任务满足率为优化目标建立规划模型。设计问题求解框架,提出多层优化算法结构。其中,改进粒子群算法被应用于决策层问题求解,可通过种群进化实现对问题解空间的快速搜索。将冲突规避策略和任务拆分规则应用于逻辑层,能够根据资源稀缺程度进行任务切割,并根据需求分布挑选低重叠度时段进行分配。在仿真实验中,对该方法进行组合测试,分析结果验证了该方法的有效性。     

基于协同多目标算法的多机器人路径规划

多机器人路径规划是群体机器人协同工作的前提,其特点是在防碰撞与避障的前提下追求多方面资源的最小消耗.针对这一特点,提出协同非支配排序遗传算法,解决具有多个优化目标的多机器人路径规划问题;运用改进的多目标优化算法,克服多目标优化取权值的不足,同时考虑机器人能源与时间两大资源,以多机器人的路径总长度、总平滑度、总耗时为规划目标.同时引入合作型协同算法框架,将难以求解的多变量问题分组求解.每个机器人的路径视为子种群,子种群通过带精英策略的非支配排序遗传算法,进化并筛选出子种群的部分进入协同进化,每次迭代更新外部的精英解集,最终生成一组非支配路径解.仿真结果表明,在栅格地图环境下,本文算法可有效实现多移动机器人的多优化目标路径规划.     

基于多蚁群并行优化的网络路径规划研究

在军事后勤、应急救灾中,需要同时为多个任务、多批次物资运输制定保障方案,该问题可归结为多源多汇问题,是NP-C的。本文提出一种基于多蚁群并行优化的网络路径规划算法,按照一定的策略对关键网络资源进行调度分配,尽可能为每一个任务规划满足网络属性约束及用户服务质量要求的独立网络路径,使任务完成率最高。仿真示例验证了该模型和算法的正确性。     

航班滑行路径规划和停机位分配联合优化

针对机场的航班滑行路径规划和停机位分配的联合优化调度问题,构建基于冲突回避的滑行道与停机位联合调度模型,并提出改进的自适应差分进化算法求解问题.以最小化航班的滑行时间和旅客转机的行走时间为优化目标,建立非线性混合整数规划联合调度模型.设计考虑了滑行冲突的路径规划算法,完成航班的滑行路径分配,并通过自适应动态调整差分进化...     

基于时空网络的自动化集装箱码头自动化导引车路径规划

针对自动化集装箱码头水平搬运作业中自动化导引车路径冲突问题,提出一种基于时空网络的路径优化方法。对于单个运输需求,首先,将路网离散化为网格网络,设计依据时间可更新的时空网络;其次,以任务完工时间最短为目标,基于时空网络下可用路段集合来建立车辆路径优化模型;最后,在时空网络上运用最短路径算法求解得最短路径。对于多个运输需求,为避免路径冲突,根据当前运输需求的路径规划结果更新下一个运输需求的时空网络,并通过迭代最终获得满足规避碰撞和缓解拥堵条件的路径规划。计算实验中,与基本最短路径求解策略（求解算法P）相比,所提方法的碰撞次数降低为0并且最小相对距离始终大于安全距离;与停车等待求解策略（求解算法SP）相比,所提方法最多减少任务总延误时间24　s,且明显降低延误任务占比以及路网平均拥堵度,最大降低程度分别为2.25%和0.68%。实验结果表明,所提方法能够有效求解大规模冲突规避的路径规划问题,并显著提高自动化导引车的作业效率。     

基于博弈论的多移动机器人聚集任务路径规划

针对多移动机器人聚集任务的路径规划,建立系统多目标优化数学模型,研究基于博弈论的求解方法。将n个机器人视为博弈的n方,建立Nash均衡博弈模型和共谋合作博弈模型,结合进化策略,对多移动机器人的运动协调进行研究。仿真实验结果表明,博弈分析方法可有效解决多机器人的协调路径规划问题。     

多约束下多无人机的任务规划研究综述

高度信息化的发展使得无人机作战优势凸显。准确的无人机任务规划技术是完成给定任务的重要保障。任务分配、路径规划是构成无人机任务规划技术的两个核心部分。基于该技术,首先讨论了无人机任务规划的发展状况、分类标准、体系结构。其次,分别详细介绍了影响任务分配、路径规划的重要指标,如分类标准、约束指标、相应模型、代表算法、评价指标等,然后,分别分析对比求解任务分配的启发式算法、数学规划方法、随机智能优化算法的优缺点和求解路径规划的数学规划方法、人工势场法、基于图形学法、智能优化算法的优缺点;最后,总结了无人机任务规划存在的开放性问题、未来发展方向和研究重点。     

基于智能优化算法的原油移动路径规划研究

本文研究了沿海型炼厂原油移动路径规划问题,根据实际化工罐区建立了图结构数学模型,基于多目标优化算法对模型求解,引入Deb准则处理复杂约束条件,得到了较为理想的原油移动路径规划方案。结果表明,在给出多个需同时移动的子任务的情况下,优化得到的路径规划方案均为可行方案,并能够根据实际生产需求选择相应功率的泵机,达到最小化功耗的需求。由此可见,本文设计算法能够有效解决沿海型炼厂原油移动路径规划问题。     

多无人机空中加油的最优会合航路规划

为了空中加油能面向多架无人机,本文提出了空中加油的三维最优会合航路规划算法.多架无人机分布在不同区域,需要加油机沿预定的规划航路飞行会合,以完成空中加油任务.由于加油机可同时服务的受油机数量有限,需要寻找最优分配策略将无人机预分配至不同加油区域与之会合.本文首先根据加、受油机在各加油区域的最短会合时间,将最优分配问题建模为整数线性规划问题,求解得到加油机与各无人机的最优会合点.随后,本文提出了三维空间Dubins路径延长算法,保证各无人机按照分配结果与加油机同时到达会合点.最后,分别针对二维和三维多架无人机空中加油任务进行仿真.仿真结果表明本文提出的最优会合航路规划算法得到的Dubins航路,可以保证空中加油会合任务在最短时间内完成.     

多诊断资源参与下的诊断任务执行路径规划

远程协同故障诊断的一个关键环节是诊断任务分配,而多个分解后诊断任务执行顺序确定也是诊断任务分配环节中不可避免的一个内容;基于D算法,建立了关键路径规划方法来进行诊断任务执行路径规划,包括最长和最短关键路径规划算法;从诊断任务模型自身出发,研究了基于结构矩阵方法的路径规划方法;并以混凝土运输车制动系统故障诊断任务执行路径规划为例,进行了方法应用,验证了其有效性。     

远程协同故障诊断任务执行路径规划

远程协同故障诊断的一个关键环节是诊断任务分配,而多个分解后诊断任务执行顺序确定也是诊断任务分配环节中不可避免的一个内容;基于D算法,引入两个辅助向量,建立了关键路径规划方法来进行诊断任务执行路径规划,它包括最长和最短两种关键路径规划算法;并以混凝土运输车制动系统故障诊断任务分配中的执行路径规划为例,对该方法进行了应用,验证了该方法具有简单实用,易于计算机实现等特点;结论中进行了总结并指出了进一步研究点。     

InSAR双星编队测绘卫星任务规划方法研究

针对双星编队干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)测绘任务的特点,考虑双星编队卫星平台的约束条件,采用多目标优化和基于优先级的遗传优化算法,实现了双星编队任务规划的各个关键步骤的设计,并对测绘任务进行了系统仿真,求取了测绘任务规划结果,最终获得了任务规划的最优解。经过与贪婪优化算法仿真结果对比分析,采用的基于优先级的遗传优化任务调度算法在双星编队卫星测绘任务优化问题求解方法方面具备明显的优势,卫星系统资源分配效能达到最优,对卫星资源的合理分配起到了关键作用。     

Task apportionment in a rearrangement problem of multiple mobile robots

A rearrangement problem involving multiple mobile robots is addressed in this paper. In the problem, it is important to identify task decomposition, task allocation, and path planning applicable to distinct environments while rearrangement tasks are executed. We here define ‘task apportionment’ as an operation that sets up task decomposition and conducts task allocation based on that setup. We propose a method for task apportionment and path planning applicable to distinct environments. The method establishes the necessary intermediate configurations of objects as one way of task decomposition and determines task allocation and path planning as a semi-optimized solution by using simulated annealing. The proposed method is compared with a continuous transportation method and a territorial method through simulations and experiments. In the simulations, the proposed method is, on the average, 17 and 20% faster than the continuous transportation method and the territorial method, respectively. In the experiments, the proposed method is, on the average, 22 and 16% faster than the continuous transportation and the territorial method, respectively. These results show that the proposed method can realize an efficient rearrangement task by mobile robots in various working environments under feasible computation time, especially in environments with a mixture of wide and narrow areas and an uneven distribution of objects.     

改进布谷鸟搜索算法在多机器人任务分配及路径规划中的应用

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...     

ACR原型系统的全局路径规划遗传算法研究

ACR(物品自动运送机器人 )的全局路径规划是一种特殊而又典型的机器人路径规划问题, 可转化为一种TSP问题. 通过深入分析问题自身特性并辅以大量的仿真实验, 对遗传算法的选择、交叉、变异等操作及其相关参数作了深入细致的优化, 同时将“进化逆转”操作引入标准遗传算法框架中, 最终获得了一种性能良好的全局路径规划算法. 仿真结果表明, 此算法可在较短时间内求得最优解或准最优解.     

基于Petri网和人工势场的柔性制造启发式优化方法

制造系统优化调度是NP难组合优化问题,而自动导引车(AGV)路径规划与任务分配紧密耦合,又极大加剧了问题的复杂性.基于此,提出一种基于Petri网和人工势场的启发式优化方法.首先,将制造系统的工艺工序描述为一个任务Petri网,将AGV系统描述为一个路径Petri网,将两个网合成在一起;然后,利用Petri网的拓扑结构,为网络结点设计势能参数,从而为Petri网赋予一个人工势场;接着,利用人工势场设计制造系统加工时间的启发式函数,并构建Petri网人工势场启发式A*算法,其中包括最大势差启发式函数和总体势差启发式函数,并验证最大势差启发式函数是可采纳的;最后,进行两组数值实验,实验结果表明,最大势差A*算法能够得到最优解,且平均计算效率比Dijkstra算法提高57%,但是无法满足大任务量的调度需求,而总体势差A*算法比最大势差A*算法平均计算效率提高至少1个数量级,能够在有限时间内求解AGV任务分配和路径规划的联合问题.     

基于遗传算法的变电站巡检机器人任务路径规划方法研究

近年来,随着变电站巡检机器人在变电站中的广泛使用,巡检机器人路径规划问题越来越成为亟待解决的问题。巡检机器人在已知的拓扑地图中标记了待执行巡检任务的停靠点,不同任务需要从初始点出发经过不同的一系列停靠点再返回初始点,如何规划路径是机器人面临的问题。首先分析了路径规划面临的问题,然后通过分析拓扑地图的特征,对地图进行等价简化,再对问题进行建模使用遗传算法求解巡检任务路径规划的近似最优解。通过仿真实验证明,提出的基于遗传算法的路径规划方法是可行有效的,为变电站巡检机器人任务路径规划提供了一种有效方法。     

帝国竞争算法在无人机三维航线规划中的应用研究

针对实际飞行环境中无人机的三维航线规划问题,提出了一种创新启发式优化算法——牛顿帝国主义竞争算法(NICA,Newtonian imperialist competitive algorithm).该算法能够根据无人机的飞行轨迹,从起始位置到任务目标位置生成平滑的航线路径,约束航线规划,使得目标完成任务的时间最小化.该算法也能为无人机在真实地形上的航线提供最佳轨迹路径.最后通过与ICA、GA和PSO算法进行比较,验证了改进算法的有效性.结果表明:改进帝国算法提高了全局最优解的搜索能力,在收敛速度和精度上优于其他3种算法,适合用来解决无人机的三维航线规划问题.