多机器人系统任务分配研究

设计分布式同质的多机器人系统,以实现以负载平衡为目的的任务分配。机器人个体使用包容框架拓扑结构和基于感知到行为的控制,使用视觉系统通过局部观察获取周围环境信息,由状态转移方程选择任务执行,实现从局部到全局的针对多机器人系统的涌现式协调方法。宏观数学模型从理论上证明了任务分配的正确性,再由真实环境下物理实验验证了这一多机器人系统可以达到指定的任务分配效果。     

WSN中基于多目标优化的协同任务分配算法

对无线传感器网络目标跟踪中的协同任务分配机制进行了研究,针对一般任务分配算法中优化目标单一的缺陷,提出了一种基于多目标优化的任务分配算法.首先,建立了基于动态联盟的具有跟踪精度、系统能耗、负载均衡等多个目标参数的优化模型,并采用多目标进化算法NSGA-Ⅱ对模型进行求解;然后,提出了一种基于折中度的决策精选策略,从最优解集中决策出最终的任务分配方案.针对跟踪精度、能耗、负载均衡的仿真结果表明:所提算法可以对多个目标并行优化,较快收敛到全局最优解;与一般任务分配算法相比,该算法可获得更佳的调度结果.     

Multi Agent动态分组模型用于多无人机协同任务分配

多无人机协同任务分配应用Multi Agent系统模型时需考虑对大规模Agent的分布式管理和动态协调。协同任务分配将每一无人机视为系统中一个Agent,对全体Agent进行动态分组,分别提出决策Agent及成员Agent的动态分组模型和评价函数,由决策Agent管理和协调本组全体Agent执行任务,降低了大规模任务分配的决策成本并有利于实现全体Agent协同。仿真实验验证了模型及算法有效性。     

考虑子系统执行能力的多无人机协同任务规划

任务分配是提高无人机运维效率的关键技术之一。针对子系统执行能力约束条件下的无人机蜂群协同任务分配问题, 提出一种融合拍卖机制的改进狼群算法。首先, 定义子系统能力矩阵以实现无人机异构性和任务执行能力的统一描述。其次, 对个体狼采用矩阵编码, 针对违反攻击次数的非可行解, 提出基于拍卖机制的修正策略, 以进行处理。然后, 在个体狼位置更新过程中融入遗传算法思想, 在探索阶段和围捕阶段分别进行相邻行交换操作和间隔列交叉操作, 以实现快速寻优。最后, 将第三优狼引入到狼群更新过程中, 从而增强种群的多样性。仿真实验结果表明, 所提方法能够有效求解子系统执行能力约束下无人机蜂群协同任务规划问题; 且相比于其他改进进化算法, 所提方法具有更好的寻优性与收敛速度。     

异构环境独立任务分配的导引式局部搜索算法

针对异构环境下的独立任务分配问题,结合变邻域下降算法,提出了一种导引式局部搜索算法．该算法通过不断动态修改原问题的目标函数和系统性地改变邻域结构,既保留了局部搜索算法的高效率,又能有效地避免陷入局部极小解,因而能够较快地得到满意解．与领域中的典型算法进行了仿真比较,结果表明提出的算法具有良好的性能。     

遗传算法在卫星数传调度问题中的应用

研究了一种基于遗传算法的卫星数传混合调度算法.首先建立了卫星数传任务模型和卫星数传调度模型,提出了卫星数传可能冲突及任务执行冲突度等概念,然后对基于冲突消解的遗传算法进行了设计,并给出了基于该遗传算法的卫星数传混合调度算法.该调度算法包括三部分:一是通过确定冲突任务集来限定问题规模,以此限定了遗传算法中个体的长度;二是利用遗传算法确定出冲突任务集中每个任务分配地面资源及执行时间的次序;三是在对每个任务具体分配地面资源及执行时间时,利用了任务执行冲突度的启发式信息,以尽可能降低冲突.最后给出一个算例仿真.     

基于改进粒子群算法的多UCAV任务分配仿真研究

针对多无人作战飞机(UCAV)协同任务分配问题,提出了一种基于改进粒子群算法的任务分配方法.分析了影响任务分配的关键战技指标,考虑单架UCAV任务载荷限制的情况,建立了对地攻击任务背景下多UCAV协同任务分配模型.采用连续粒子群算法对问题进行求解,建立离散问题空间与连续粒子运动空间映射,通过位置饱和策略及买卖合同机制有效地解决多约束条件下粒于寻优.最后通过仿真实验,对模型和算法的有效性进行了验证.     

多Agent系统中任务分配问题的分析与建模

针对多Agent系统(MAS)内外环境变化所产生的不确定性和任务分配序列决策的要求,利用马尔科夫决策过程(MDP)模型对MAS中的动态任务分配问题进行了分析和建模.其中,状态空间由各Agent的当前负载和待分配的任务组成,每一状态下有多种任务分配方案,利用迭代方法可以获得最佳的任务分配方案以实现系统长期收益最大化的目标.仿真实验表明,MDP模型可以合理地模拟MAS中任务分配的运作过程,并在小规模环境下方便地获取最优任务分配策略.     

一种多机器人的任务分配和自动协商的方法

提出了一种多机器人的任务分配和自动协商的方法。在进行任务分配时充分考虑机器人的真正性能;构建自动协商的模型时,改进最小二乘法支持向量回归算法（LSSVR）,用于估计对手的谈判效用,并采用鲁棒控制器的输出反馈变量来限制优化实用性能指标,然后提出协商和再分配的协议来提高实时性和任务分配效率。最后,通过仿真实验来验证次方法的有效性。     

虚拟企业的任务分配与协调技术

虚拟企业的任务分配与协调是共运做过程中的关键步骤，根据虚拟企业生产总任务的分解、协调及冲突谈判的研究思路，提出了一个虚拟企业生产计划模型和一种新的虚拟企业的任务分配与协调技术。