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研究了动态环境下多机器人对多目标点的探测;针对通常采用的是单物品拍卖的方法进行任务分配但是无法得到全局最优解的缺点,提出了用组合拍卖的方法来解决多机器人的任务分配问题;由于组合拍卖(WDP)本身是一个NP-hard的问题,所以文中通过对蚁群算法进行改进,成功地解决了此类任务分配问题;实验表明,该算法有效地缓解了容易出现的早熟停滞现象,达到较好的最优解,收敛速度快且求解质量稳定,满足了多机器人动态任务分配的要求。 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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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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多机器人任务分配的研究与进展 总被引:1,自引:0,他引:1
从多机器人任务分配的类型、任务分配方法、任务的死锁与解除以及各种任务分配算法的对比等4个方面,对多机器人任务分配的最新研究进展进行了概述.分析了多机器人任务分配的发展趋势,指出动态环境和未知环境下大规模异构机器人任务分配问题的研究是必然趋势,在众多研究方法中,群体智能方法是解决该类问题的未来研究方向. 相似文献
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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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建立系统的概率模型是描述和分析自组织多机器人系统的一条新思路。运用包括随机过程、矩阵论和线性代数等数学方法建立自组织多机器人系统的任务分配模型,克服了现存模型对任务类型数目无可扩展性的缺点。为了验证模型的一般性和有效性,以时间离散状态连续的马尔科夫链的极限分布作为任务分配的理论结果,优点是可以预测多机器人系统任务分配的长期稳定行为。任务分配的目的是保持执行任意一种任务的机器人数量占机器人总数的比例与该种任务所占总任务量的比例相等。仿真实验的结论也说明了任务分配模型可以达到理想的分配效果。 相似文献
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多机器人系统任务分配的研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
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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在弱通信条件下,传统的机械流水线任务分配方法采用任务的随机分配,无法根据流水线的实际负载能力,将应有的任务量分配到相应的流水线上。提出一种基于简化粒子群优化算法(Simplified particle swarm optimization algorithm,SPSO)的高效机械流水线任务分配方法,首先对每个流水线的实际负载能力进行动态评估。然后采用粒子群优化算法对所有流水线负载分配相应的计算任务。由于每个负载的任务量是根据实际的流水线性能来分配的,所以可以使得全局的效率最优化。最后通过实验对算法的性能进行验证。结果显示,改进方法在基于粒子群优化的机械流水线任务分配下,任务根据流水线性能,呈现很好的聚类,算法收敛性好,分配任务速度快,具有很好的应用价值。 相似文献
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基于改进鱼群算法的多无人机任务分配研究 总被引:3,自引:0,他引:3
多无人机协同任务分配问题是多无人机协同控制的关键,为解决单目标函数构建的任务分配模型不能满足决策者对战场环境大量信息的需求,以最大航程和最长任务执行时间作为多无人机任务分配的两个目标函数,依据多目标优化理论,建立了协同任务分配多目标优化模型.并采用了一种借鉴遗传算法中的变异思想的改进鱼群算法进行求解,得到多无人机任务分配的多目标最优解集,然后根据决策者的偏好选择最佳任务分配方案.最后将上述算法应用于多无人机协同任务分配中并进行了仿真,仿真结果验证了改进鱼群算法的收敛性及有效性,为多无人机协同任务分配优化提供了参考依据. 相似文献
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合理的资源调度可以在很大程度上提高网格系统资源的利用率,遗传算法(GA)因具有强大稳健的隐并行解空间搜索功能,被广泛应用于任务分配和调度问题的求解。本文在研究标准遗传算法(SGA)的基础上,提出与小生境技术相结合的自适应选择概率、父子竞争(PCC)交叉算子、插入变异算子和最优保存策略,改进SGA算法,在很好地保持种群收敛性的同时,提高了算法的局部和全局搜索能力。仿真实验结果表明,本文算法与其它调度算法比较,更能有效地实现资源的分配,可以成功应用于网格环境下独立任务的分配与调度。 相似文献
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