針對(duì)移動(dòng)群智感知系統(tǒng)中工人積極性低以及任務(wù)過(guò)期的問(wèn)題,提出了基于初始成本和軟時(shí)間窗的任務(wù)分配算法。對(duì)應(yīng)的任務(wù)分配問(wèn)題為NP-hard問(wèn)題,不存在計(jì)算有效的最優(yōu)算法,因此,基于離散布谷鳥搜索算法（DCSA）進(jìn)行求解。首先,根據(jù)問(wèn)題特征,分別設(shè)計(jì)了對(duì)應(yīng)的全局搜索過(guò)程以及局部搜索過(guò)程。其次,根據(jù)任務(wù)與工人起始位置的距離以及時(shí)間窗大小,分析其優(yōu)先級(jí)以便得到更好的解。最后,執(zhí)行可行化操作,使各次任務(wù)分配均滿足相關(guān)約束。仿真結(jié)果表明,與遺傳算法和貪婪算法相比,基于DCSA的任務(wù)分配算法能夠提升工人的參與積極性,解決任務(wù)過(guò)期的問(wèn)題,并最終降低系統(tǒng)的總成本。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019,39(09)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 系統(tǒng)模型
2 任務(wù)分配求解
    2.1 全局搜索過(guò)程
        1)Inversion方法。
        2)Swap方法。
        3)Shift方法。
    2.2 局部搜索過(guò)程
    2.3 明確任務(wù)優(yōu)先級(jí)的過(guò)程
    2.4 明確可行解的過(guò)程
    2.5 完整的任務(wù)分配求解算法
    2.6 算法的計(jì)算復(fù)雜性
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于樹分解的空間眾包最優(yōu)任務(wù)分配算法[J]. 李洋,賈夢(mèng)迪,楊文彥,趙艷,鄭凱.  軟件學(xué)報(bào). 2018(03)
[2]有時(shí)間窗車輛路徑問(wèn)題的改進(jìn)遺傳算法[J]. 張麗萍,柴躍廷,曹瑞.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)-CIMS. 2002(06)



本文編號(hào)：3337010