【摘要】：針對多機(jī)器人系統(tǒng)動態(tài)任務(wù)分配中存在的優(yōu)化問題,在使用合同網(wǎng)初始任務(wù)分配的基礎(chǔ)上提出了一種使用帕累托改進(jìn)的任務(wù)二次分配算法。多機(jī)器人系統(tǒng)并行執(zhí)行救火任務(wù)時,首先通過初始化任務(wù)分配將多機(jī)器人劃分為若干子群;然后,每個子群承包某一救火任務(wù),子群在執(zhí)行任務(wù)的同時與就近子群進(jìn)行帕累托改進(jìn)確定需要遷移的機(jī)器人,實現(xiàn)兩子群之間帕累托最優(yōu);最后,使用后序二叉樹遍歷對所有子群進(jìn)行帕累托改進(jìn)實現(xiàn)全局帕累托最優(yōu)。理論分析和仿真結(jié)果表明,相較于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和蟻群算法,所提算法的救火任務(wù)時間分別減少26.18%和37.04%;相較于傳統(tǒng)合同網(wǎng)方法,所提算法在時間方面能夠高效完成救火任務(wù),在系統(tǒng)收益方面也具有明顯優(yōu)勢。
[Abstract]:In order to solve the problem of dynamic task assignment in multi-robot systems, an improved task quadratic assignment algorithm using Pareto is proposed on the basis of initial task assignment using contract nets. When the multi-robot system executes the fire fighting task in parallel, the multi-robot is divided into several subgroups through the assignment of initialization tasks, and then each sub-group is contracted to a certain fire-fighting task. While performing the task, the subgroup performs Pareto improvement with the nearest subgroup to determine the robot that needs to be migrated, and realizes the Pareto optimization between the two subgroups. Finally, The global Pareto optimization is realized by using the Pareto improvement of all subgroups by traversing the postordered binary tree. Theoretical analysis and simulation results show that compared with reinforcement learning algorithm and ant colony algorithm, the proposed algorithm can reduce the firefighting task time by 26.18% and 37.04% respectively, compared with the traditional contract net method, the proposed algorithm can efficiently accomplish the fire-fighting task in terms of time. Also has the obvious superiority in the system income aspect.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;
【基金】：國防預(yù)研基金資助項目(GFZ17040406004)~~
【分類號】：TP242

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本文編號：2210266