本文選題：多機(jī)器人系統(tǒng) + 任務(wù)分配�。� 參考：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：群機(jī)器人系統(tǒng)是一種典型的由多個(gè)體積小,結(jié)構(gòu)簡單的機(jī)器人構(gòu)成的人工群體系統(tǒng),對于人類和大型設(shè)備無法進(jìn)入的地震和礦難等產(chǎn)生的危險(xiǎn)狹小區(qū)域,由群機(jī)器人系統(tǒng)來工作已經(jīng)是一種趨勢;群機(jī)器人系統(tǒng)能夠快速、高效地完成任務(wù)的前提就是合理的任務(wù)分配,針對不同的任務(wù)目標(biāo)如何恰當(dāng)分配機(jī)器人以及分配機(jī)器人的個(gè)數(shù)直接影響多機(jī)器人系統(tǒng)完成任務(wù)的效率,因而,受自然界中蜜蜂、鳥類等社會(huì)性群居生物通過合作能夠快速覓食現(xiàn)象的啟發(fā),本文提出基于動(dòng)態(tài)粒子蜜蜂算法的多機(jī)器人任務(wù)分配方法以提高未知環(huán)境搜索過程中的任務(wù)分配效率。首先,本文分析了同構(gòu)群機(jī)器人的分層次組織結(jié)構(gòu),采用組合拍賣法建立了任務(wù)分配的數(shù)學(xué)模型,并引入訪問待探測目標(biāo)的順序數(shù),將該模型改進(jìn)為一個(gè)混合整數(shù)線性規(guī)劃問題,避免了解過程中產(chǎn)生的大量子巡回。并且,考慮到機(jī)器人對任務(wù)目標(biāo)的性能值、花費(fèi)時(shí)間、成本、目標(biāo)優(yōu)先權(quán)和機(jī)器人與目標(biāo)間的距離等因素,建立了用于優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)。其次,采用動(dòng)態(tài)粒子蜜蜂算法優(yōu)化任務(wù)分配問題,以機(jī)器人選擇任務(wù)的概率最大為優(yōu)化目標(biāo),結(jié)合了鳥類和蜂群的優(yōu)點(diǎn),利用動(dòng)態(tài)粒子群算法進(jìn)行蜜蜂算法的局部搜索,更新蜜蜂算法中的最佳蜂、精英蜂和偵查蜂的速度和位置,改進(jìn)了蜜蜂算法容易陷入局部最優(yōu)的缺陷,使優(yōu)化效果更好。然后,在動(dòng)態(tài)粒子蜜蜂算法優(yōu)化階段,動(dòng)態(tài)粒子群進(jìn)行局部搜索時(shí)加入鄰域設(shè)置,保證精英蜂和最佳蜂在局部搜索過程中,更新的位置控制在位置的最大值和最小值范圍內(nèi),提高完成任務(wù)的效率。最后,設(shè)計(jì)了適用于多機(jī)器人任務(wù)分配問題的仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),依據(jù)該仿真平臺(tái)進(jìn)行相應(yīng)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明本文所提方法的可實(shí)現(xiàn)性,并且任務(wù)分配的時(shí)間比單獨(dú)利用蜜蜂算法和動(dòng)態(tài)粒子群算法進(jìn)行分配所用的時(shí)間短;任務(wù)分配的誤差比單獨(dú)利用蜜蜂算法和動(dòng)態(tài)粒子群算法進(jìn)行分配所產(chǎn)生的誤差小;任務(wù)分配的收斂性也比單獨(dú)利用蜜蜂算法和動(dòng)態(tài)粒子群算法進(jìn)行分配的收斂性好,驗(yàn)證了基于動(dòng)態(tài)粒子蜜蜂算法的群機(jī)器人任務(wù)分配方法的優(yōu)越性。
[Abstract]:The swarm robot system is a typical artificial group system composed of many small and simple robots. It is a dangerous and narrow area caused by earthquakes and mine disasters that are inaccessible to human beings and large equipment. It is a trend to work by a swarm robot system. The premise that a swarm robot system can accomplish tasks quickly and efficiently is a reasonable task allocation. How to allocate robots properly and how to allocate the number of robots directly affect the efficiency of the multi-robot system to complete the task for different mission objectives, therefore, the bees in nature, In this paper, a multi-robot task allocation method based on dynamic particle bee algorithm is proposed to improve the efficiency of task allocation in the search process of unknown environment. Firstly, the hierarchical structure of isomorphism robot is analyzed, and the mathematical model of task assignment is established by combinatorial auction method, and the order number of accessing the target to be detected is introduced. The model is improved to a mixed integer linear programming problem to avoid a large number of subcircuits in the process of understanding. Furthermore, considering the performance, cost, priority and the distance between the robot and the target, the fitness function of the optimization algorithm is established, which is based on the performance of the robot, the cost, the cost, the priority of the target and the distance between the robot and the target. Secondly, the dynamic particle bee algorithm is used to optimize the task assignment problem. Taking the maximum probability of robot task selection as the optimization target, combining the advantages of birds and bees, the dynamic particle swarm optimization algorithm is used to perform local search of bee algorithm. By updating the speed and position of the best bee, elite bee and detective bee in the honeybee algorithm, the bee algorithm is easy to fall into the local optimum defect and the optimization effect is better. Then, in the optimization phase of dynamic particle bee algorithm, neighborhood setting is added to local search of dynamic particle swarm to ensure that the updated position of the elite bee and the best bee in the local search process is controlled in the range of maximum and minimum position. Improve the efficiency of accomplishing the task. Finally, a simulation experiment platform suitable for multi-robot task assignment is designed, and the corresponding experiments are carried out according to the simulation platform. The experiments show that the proposed method is feasible. The time of task allocation is shorter than that of honeybee algorithm and dynamic particle swarm optimization algorithm, and the error of task assignment is smaller than that of honeybee algorithm and dynamic particle swarm optimization algorithm alone. The convergence of task allocation is better than that of honeybee algorithm and dynamic particle swarm optimization algorithm alone, which verifies the superiority of the task allocation method based on dynamic particle bee algorithm.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TP242

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本文編號(hào)：1858486