基于协商的队形动态生成方法

基于层次可扩展队形描述框架HEFF,提出了基于协商的队形动态生成方法,可以在保持原队形形状不变的情况下动态扩展队形,以容纳新加入队形的机器人,并集成最大优先指派算法,实现了机器人到队形目标点的优化分派.该方法简单、灵活,能充分利用机器人之间的并行操作,快速有效地生成指定队形.     

多机器人编队的人工势场法控制

针对多机器人编队控稍中的队形形成问题进行研究.利用控制算法中的人工势场法解决多机器人队形形成问题,结构简单、易于计算,方便对多机器人实时控制.首先,针对多机器人的队形位置用目标点搜索算法,寻找到正确的队形位置点,防止多机器人在空间内绕路,减少编队时间;然后,通过人工势场算法规划各机器人的路径,在机器人行进过程中,利用优先级蔽障方法避免与其他机器人碰撞;最后,对多机器人的队形形成进行仿真,实验证明队形形成的有效性,算法简单易于实现.     

多移动机器人保持队形路径规划

将多移动机器人的运动控制和路径规划有机结合,提出了多移动机器人的队形模型和保持队形的定义.在此基础上,以基于行为的导航算法为基础,将机器人队列的运动过程划分为正常运动、避障和恢复队形3个阶段.在避障阶段,引入虚拟机器人使队形保持部分完整;当队形被严重打乱时,规划机器人的局部目标位姿使队列快速恢复队形.仿真实验表明,该控制方法不仅使多移动机器人安全避障,而且队形保持较完好.     

基于人工社会职位法的群机器人自组织形成队形方法

针对群机器人自组织形成目标队形问题,借鉴人类在社会中求职的思想,提出一种自组织确定各机器人目标节点的方法——人工社会职位法,并结合该方法设计一种机器人自组织选择任务节点的调整算法。该算法可实时根据机器人探测到的信息更换其下一时刻的目标节点,直至形成给定的几何队形为止。首先运用人工社会职位法的三个规则确定各机器人的下一个时刻对应的目标节点;然后人工力矩运动控制器驱动各机器人向自己的目标节点运动一步;下个时刻重复上述步骤,直到各机器人都到达一个不同于其他机器人的节点,从而形成目标队形。该方法不仅原理简单、计算量少,而且能较快速、合理的形成目标队形。Matlab仿真试验验证了该方法具有良好的可行性。     

基于人工社会职位法自组织形成群机器人队形

针对群机器人自组织形成目标队形问题,借鉴人类在社会中求职的思想,提出一种自组织确定各机器人目标节点的方法——人工社会职位法;并结合该方法设计一种机器人自组织选择任务节点的调整算法。该算法可实时根据机器人探测到的信息,更换其下一时刻的目标节点,直至形成给定的几何队形为止。首先运用人工社会职位法的三个规则确定各机器人的下一个时刻对应的目标节点;然后人工力矩运动控制器驱动各机器人向自己的目标节点运动一步;下个时刻重复上述步骤,直到各机器人都到达一个不同于其他机器人的节点,从而形成目标队形。该方法不仅原理简单、计算量少;而且能较快速、合理的形成目标队形。Matlab仿真试验验证了该方法具有良好的可行性。     

基于改进分配法的多智能体队形形成

多机器人是当今研究热点,机器人编队是多机器人的一个重要问题,编队行为在自然界中广泛存在,大雁、鱼群的有秩序的聚集并编队运动启示编队运动具有重要的意义和作用。文章针对多机器人队形问题,提出了一个基于多智能体(multi-agent)结构的优化算法,多智能体的体系结构具有良好的自适应特点,适合运用到多机器人控制中,对于队形形成问题,改进分配算法具有良好的特性。     

基于相邻矩阵的多机器人编队容错控制

针对基于leader-follower模式的多机器人编队运动中可能出现的机械故障和网络故障,提出了一种基于相邻矩阵的容错控制方法,利用相邻矩阵表示编队中多机器人的相互位置关系,一旦在编队运动过程中出现故障,则利用调整队形搜索算法找到需要进行队形调整的机器人编号,根据相邻矩阵更新算法,这些编号所代表的机器人的相邻关系在相邻矩阵中得以调整,新的理想编队所对应的相邻矩阵产生,编队队形就可以依赖相邻矩阵重新得以恢复。从而实现多机器人编队的容错控制,仿真实验证明了该方案的有效性和可行性。     

大规模机器人群体的分层编队控制算法

提出一种分层拓扑结构作为机器人群体在动态期望区域内的编队队形,并在此基础上设计一种基于分层拓扑的群体编队及避障控制器,邻域内各层层间机器人之间的通信是双向的.多机器人通过虚拟领导者的引导向动态期望区域内运动,并在邻居个体间的局部交互下形成期望编队控制队形,机器人群体速度达到一致,个体间距离稳定,从而实现编队和避碰.控制器中形状调节力用于调整和保持机器人群体队形,解决编队中因可能出现局部极小值而导致某些机器人死锁的问题.仿真实验表明了该算法是有效性的.     

基于仿生鱼群优化方法的非完整机器人队形控制(英文)

利用人工鱼群优化(AFSO)方法研究了多机器人的队形控制问题。机器人编队可视为寻迹问题,而编队寻迹是不断减小机器人与其期望编队位置之间的平移和角度误差的优化过程。每一个机器人的控制指令可看做是人工鱼群,通过一系列的控制实现期望队形。队形控制策略中包含机器人间的冲突规避行为。利用Matlab中的多机器人仿真器MRsim工具进行了仿真,结果表明,提出的方法具有很高的有效性和效率,适用于各种形式的队形,可以被广泛应用在没有精确系统模型的无线传感器网络中。     

基于仿生鱼群优化方法的机器人队形控制

本文利用人工鱼群优化（AFSO）方法研究了多机器人的队形控制问题。机器人编队可视为寻迹问题,而编队寻迹是不断减小机器人与其期望编队位置之间的平移和角度误差的优化过程。每一个机器人的控制指令可看做是人工鱼群,通过一系列的控制实现期望队形。队形控制策略中包含机器人间的冲突规避行为。本文利用Matlab中的多机器人仿真器MRsim工具进行了仿真,结果表明本文提出的方法具有很高的有效性和效率,适用于各种形式的队形,可以被广泛应用在没有精确系统模型的无线传感器网络中。     

混合动态数据库集群的并行空间连接优化算法

传统算法数据划分冗余度和倾斜度高,无用连接数据多,降低负载均衡性,对整体效率产生不好的影响,不适于实际应用。为此,面向混合动态数据库集群提出一种新的并行空间连接优化算法。采用网格划分法对数据进行划分,依据空间数据划分结果获取数据分布状态,计算节点按照数据分布状态得到候选集。通过平面扫描形成若干子空间连接的子任务,利用构建节点花费模型,依据花费模型对并行空间连接所需的平均节点访问个数进行评估,把候选任务集分配至不同计算节点,在不同节点执行并行空间连接操作。通过边界过滤策略,删除不可能有结果的元组,提高效率,增强算法的实用性。实验结果表明,所提算法适于实际应用,效率高。     

基于计划网络图技术的舰载航空兵作战计划临机调整方法

 提出了基于计划网络图技术的航空兵作战计划临机调整方法,探讨了计算机辅助指挥人员对航空兵作战计划进行时间调整及任务增加、修改和取消的流程,对于提高航空兵作战指挥的智能化和自动化具有重要意义。     

基于动态规划的云计算任务调度研究

任务调度作为云计算中的核心问题,其目的是合理分配任务,实现最佳调度策略并且有效地完成任务.首先对当前云计算中任务调度算法进行分析并指出传统算法的不足与缺点,然后提出一种基于动态规划模型的任务调度算法,以任务运行时间最少为优化目标,把任务与数据集群中虚拟机匹配看成为多阶段决策的组合优化.最后在CloudSim进行仿真实验,结果表明,所提算法在满足多用户需求下与max-min和min-min算法相比,在一定数量规模下,任务完成时间减少而资源负载相对均衡.     

硬实时任务在多处理机上的动态调度研究

在硬实时任务集能够在多处理机上进行静态调度的基础上,从理论上研究了相同硬实时任务集在多处理机上能够进行动态调度的条件,并给出了动态调度规则,为硬实时任务的动态调度问题提供了一种新的解决途径。     

有人-无人作战智能体任务联盟形成策略方法

为解决有人-无人作战智能体协同执行任务形成联盟问题,采取先任务分组后进行智能体到任务组匹配的联盟形成策略,即利用任务间相关程度具有传递性的特点,引入任务距离概念,设计了任务能力需求一致的任务分组策略,并给出基于可达矩阵变换的分组求解方法.针对联盟形成是分布式能力聚合过程的特点,在考虑智能体到任务组的匹配程度优先级和作战智能体能力利用效率的基础上,设计一种基于拍卖机制的作战智能体到任务组的匹配策略.通过案例计算,得到离岛突击想定下的任务联盟形成方案,分析所形成联盟的资源冗余性,验证了所提联盟形成策略和方法的有效性.     

一种新的静态优先级在线节能调度算法

合理运用动态电压调整技术可有效降低嵌入式实时系统能耗.针对静态优先级实时调度,提出了一种能够有效分析松弛时间并尽可能平衡分配松弛时间的在线节能调度算法TPSRM.设计了一种两段式频率执行策略来改变任务执行时间的分配,能充分在线分析各种形式的松弛时间.通过尽可能合理降低高优先级任务的处理器执行频率来实现有效的在线频率调整.实验结果表明TPSRM算法可实现较好的节能效果.     

一种基于蚁群算法动态均衡的网格任务调度

网格资源分配属于NP-难问题,为了更好地解决该问题,首先建立一种性能QoS优化的作业级网格任务调度模型和目标函数,并对资源和任务数进行了分析.提出了基于动态信誉度的改进蚁群算法RACO(reputation-based ACO)进行网格任务调度,RACO引入空间效率和时间效率的动态调节因子,同时采用局部和全局信息素更新策略.仿真实验表明,RACO在资源利用率、动态均衡方面优于Min-min,Max-min和ACO算法.     

一种基于敏捷制造思想的自动化车间任务动态分配方法

描述了适于网络化制造环境的一种分布式调度方法。基于工厂局域网络信息提出了一种分布式系统中的动态任务分配算法。设计目的是取得在成本代价,负载均衡等待时间以及系统效率等综合指标上的优化。     

一种改进的集群系统的任务调度算法

任务调度算法是提高集群系统负载均衡能力的有效手段。为了提高系统利用效率,除了每个任务分配优先级外,还提出基于动态分配任务抢占阈值的LSF（Least Slack First最小空闲时间优先算法）改进算法,并将该设计方法应用到渲染集群系统中,从而有效地减少了因任务抢占引起的系统开销和提高了渲染集群系统资源利用率。     

协同设计动约束求解策略

将协同思想应用到产品开发过程中,由多功能小组共同参与,对设计任务进行有效的任务关联和分解,分析产品的信息流确定子任务之间的关系,通过约束网络图描述各子设计任务间的联系,为了对耦合关系的设计任务进行有效求解,提出了一种基于动约束的约束求解策略,并对协同设计过程中的约束进行有效的管理。