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研究多机器人任务分配(MRTA)的目的是提高智能工厂中机器人完成任务的效率。针对现有算法在处理大规模、多约束的MRTA时存在不足的问题,提出一种结合遗传算法和滚动调度的MRTA算法(ACGARS)。首先,在遗传算法中采用基于有向无环图(DAG)的编码方式高效地处理任务之间的优先级约束;其次,在遗传算法的初始种群中加入先验知识以提高算法的搜索效率;最后,设计基于任务组的滚动调度策略用于减小求解问题的规模,从而实现对大规模问题的高效求解。在大规模问题实例上的实验结果表明,相较于构造性启发式算法(CHA)、最小化干扰算法(MIA)和基于惩罚策略的遗传算法(GAPS)生成的方案,当任务组数为20时,所提算法生成的方案的平均订单完成时间分别缩短了30.02%、16.86%和75.65%,验证了所提算法能有效地缩短订单的平均等待时间,提升多机器人任务分配效率。  相似文献   
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