群智协同任务分配研究综述

任务分配是群智协同计算和众包中的核心问题之一,即通过设计合理的任务分配策略,在满足任务约束条件下,将群智任务分配给合适的工作者,以提高群智任务的完成效率和结果质量。分析了目前任务分配方法存在的问题,总结并提出了一个通用的任务分配框架,并分别从工作者模型、任务模型、任务分配算法三个方面对国内外相关研究工作进行了分析、归纳和总结。提出了群智协同任务分配研究中的关键问题与今后的研究趋势。     

基于人才成长规律的维修任务分配模型研究

针对我军各维修级别的不同情况,对不同维修级别的装备保障人才影响因素进行了分析研究,建立了不同维修级别装备保障人才成长的模型.并运用实例对模型的正确性进行了说明和验证,实例结果表明,该模型更贴近部队实际,对于部队的维修任务分配有重要的指导作用.     

供应链中基于多Agent协商的任务分配机制的研究

对任务分配问题作了形式化描述,并采用协商的方法实现了任务分配,提出了相应的协商协议以及协商算法。通过在JADE平台上开发的基于多Agent协商的运输任务分配原型系统进行了系统仿真。     

基于SEAD任务特性约束的协同任务分配方法

以多异构无人机执行SEAD任务为背景,开展协同任务分配问题建模、算法设计和仿真分析.采用图论的方法完成问题的建模,将无人机本体等效为Dubins Car模型,并对其在相应目标处执行侦查、打击、评估任务时的进入角度进行约束,通过Dubins路径完成对无人机飞行路径的等效,采用分布式遗传算法完成对问题的快速求解.研究结果表明,带有路径末端角度约束的任务分配问题具有较好的实用意义,分布式遗传算法可有效处理实时任务分配问题,完成任务空间的快速决策.     

机器人足球比赛系统中的机器人任务分配方法

针对基于遗传算法的多机器人任务分配方法中,由于初始种群是随机产生不能很好地表征整个解空间,而容易陷入局部最优解的问题,提出一种新的多机器人任务分配方法。该方法根据机器人效用函数值来确定个体基因,从而产生初始种群,并引进分层遗传算法来实现具有不同最优基因的群体分开演化。仿真实验表明,该方法比传统的遗传算法有更高的寻优效率和更快的收敛速度。     

多无人机分布式协同异构任务分配

研究异构无人机对不同类型目标执行侦察、打击和评估任务的协同任务分配问题.采用信息论中熵的变化量对侦察与评估任务中所获取的信息量进行度量,将无人机对不同类型目标的打击能力抽象为对目标的毁伤概率,并考虑各个任务之间的相互关联,建立异构多无人机协同任务分配模型.设计了基于相邻局部通信的分布式拍卖算法,实现了多无人机协同任务分配问题的优化求解.仿真结果表明了所建模型的合理性和求解方法的有效性.     

责任矩阵：人员分工

为什么使用责任矩阵 项目需要完成的任务往往千头万绪,参与项目的部门与个人又五花八门,为此需要一种手段将任务落实到相应的人头上,确保每个任务都有相应的人员去负责和完成,这便是人员分工.     

基于调度策略的自动化仓库系统优化问题研究

为提高自动化立体仓库出入库操作的效率，提出了库区分配策略、任务分配策略和货位分配策略3种调度策略。分析了某企业自动化立体仓库货架布局。在一般库区分配策略的基础上，提出了基于映射的货品一货位耦合库区分配策略。该策略采用货品按出库频率高低排列形成不同优先级的货品链，货位按照距离出入库台的远近划分为优先级不同的货位链，优先级高的货品链和优先级高的货位链相匹配耦合，形成相应的货位分区。研究了基于库区分配策略和货位分配策略的优化问题，建立了相应的数学模型，并应用基于Pareto最优解的遗传算法对问题进行了求解。实践证明，该策略可以较好地分配自动化立体仓库的库区货位。