多机器人任务分配调度的克隆选择算法

针对智能制造系统中同一时间段内多机器人执行多任务时,任务分配调度难以稳定控制及优化的问题,提出一种应用于多机器人任务分配调度的克隆选择算法.首先分析多机器人基于多任务的初始条件,以按生产过程完成任务为约束条件,以系统持续时间、单机器人最大消耗及多机器人总消耗为目标函数,构建多机器人任务分配调度优化的数学模型,使用克隆选...     

露天煤矿下多机器人协同煤矿搬运方法研究

针对露天煤矿下多机器人协同煤矿搬运问题,建立了由控制中心、无线网关和无线传感器组成的无线传感器网络来控制多个机器人协同工作。为了实现高效的合作,以任务完成时间衡量机器人的合作效率,提出了基于效率最优的任务分配机制,采用蚁群算法,由控制中心进行集中式任务分配,并通过无线传感器网络告知机器人,实现了多机器人合作。利用无线传感器节点的定位信息,采用基于到达时间差的定位方法实现了机器人定位,使得机器人可在露天煤矿自主搬运煤矿。搭建了无线传感器网络,并用Pioneer III机器人和能力风暴机器人模拟煤矿搬运,模拟结果证明提出的方法可以实现露天煤矿下多机器人的协同控制,使机器人在最短的时间内完成任务。     

露天煤矿下多机器人协同煤矿搬运方法研究

针对露天煤矿下多机器人协同煤矿搬运问题,建立了由控制中心、无线网关和无线传感器组成的无线传感器网络来控制多个机器人协同工作.为了实现高效的合作,以任务完成时间衡量机器人的合作效率,提出了基于效率最优的任务分配机制,采用蚁群算法,由控制中心进行集中式任务分配,并通过无线传感器网络告知机器人,实现了多机器人合作.利用无线传感器节点的定位信息,采用基于到达时间差的定位方法实现了机器人定位,使得机器人可在露天煤矿自主搬运煤矿.搭建了无线传感器网络,并用Pioneer III机器人和能力风暴机器人模拟煤矿搬运,模拟结果证明提出的方法可以实现露天煤矿下多机器人的协同控制,使机器人在最短的时间内完成任务.     

宏观建模与多机器人自组织任务分配

针对两个紧耦合子任务的任务分配问题,从宏观层面上进行了数学建模,通过求解该数学模型,获得了任务分配需要遵循的基本分配原则.根据该原则设计了一个随机任务选择模型以及相应算法,通过统计机器人操作子任务的时间,算出每个子任务的选择概率,然后以该概率随机选择子任务.对基于该算法的随机系统进行了统计建模,分析表明该算法下任务分配结果与基本分配原则保持一致.最后,建立了一个多机器人物品搬运仿真实验系统,将任务分配算法应用到该系统,分析了算法的有效性以及各种参数对实验结果的影响.     

基于市场机制的多机器人救火任务分配策略

为解决多机器人系统领域中动态分布式任务分配的问题,对多机器人合作救火任务进行研究。建立了多机器人动态环境下合作救火任务的模型,并针对任务特点提出了一种基于市场机制的任务分配策略。在出价公式的构造上同时考虑了距离、火势、时间等因素,符合救火任务动态任务分配的要求。并在自主开发的仿真试验平台上进行了仿真验证,对试验结果进行了分析。实验结果表明,该分配策略在不同工况下均能高效地实现多机器人救火任务中的动态分布式任务分配问题。     

基于扩展能力评价值的多机器人系统任务分配

在分析了基于行为主义和基于协商主义的任务分配方法的适用性后,提出一种基于扩展能力评价值的多机器人系统任务分配算法,定义了扩展能力评价值的概念.首先对机器人能力、任务需求能力、历史经验、信用度进行数值化描述,在此基础上定义了扩展能力评价值的概念,并建立了扩展能力评价值的数学模型,包含能力匹配函数、历史经验、信用度3个因素.最后在足球多机器人系统仿真平台上进行实验仿真,结果表明了算法的有效性,实现了任务到机器人的最佳映射.     

基于混沌QPSO算法的多AUVs任务分配

针对复杂条件下多水下机器人系统(AUVs)任务分配过程中各个节点负载不均衡问题,提出混沌优化QPSO算法.以整个量子粒子群搜索到的当前最优位置为基础,在混沌QPSO算法中加入混沌因子,产生混沌序列.利用混沌优化中混沌搜索、搜索遍历性等具有类似协同学习操作的功能,用混沌序列中的最优位置的粒子替代当前量子粒子群中的位置,使得近似最优解脱离局部最优,获得真正的全局最优.通过实验证明:混沌优化QPSO算法在多AUVs任务分配中,提高了任务分配的精度和优化效率,使任务分配达到全局最优值.     

面向多目标搜索的群机器人任务分配研究

针对群机器人在多目标搜索过程中的协作分工问题,受黄蜂群劳动分工的启发,在黄蜂群的响应阈值模型中引入距离变量来解决群机器人多目标搜索中的任务分配问题。当机器人感知到目标信号时,机器人根据当前搜索该目标的机器人数量以及自身距群体最优位置之间的距离决定是否参与搜索该目标信号,从而实现了机器人之间针对搜索不同目标的任务分配。仿真结果表明,该方法有效可行。     

基于能量惩罚的多机器人任务分配优化方法

针对多机器人任务分配中存在的能量消耗不均衡问题,提出了基于能量惩罚策略的遗传算法完成任务分配与任务序列的优化过程.首先,建立多机器人任务分配的数学模型,每项任务设定不同的难度系数,以机器人完成任务所消耗的总能量为优化目标,并确定安全能量的约束条件;然后在每次迭代中通过计算每个机器人相对平均能耗的超额进行能量惩罚以寻求能...     

基于博弈论的多机器人任务分配算法

为了寻找一种合理有效的多机器人任务分配算法,基于多机器人协作救火任务环境,以博弈论纳什均衡为基础,研究多机器人的任务分配问题。根据任务模型特点和纳什均衡的主要特征提出了一种基于博弈论的任务分配算法。博弈的效用函数同时考虑了距离、火势和燃烧时间等因素,机器人根据此效用函数选择行为策略,促使机器人尽快扑灭惩罚值较大的火灾而获得较大的奖励值。利用任务总收益函数值的大小评价算法的优劣性。收益函数与火势、燃烧时间和机器人扑灭火灾数有关,这切合实际救火模型。实验结果证明了该任务分配算法的有效性。