多機(jī)器人任務(wù)分配問題普遍存在于倉儲(chǔ)物流,無人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn),災(zāi)難救援等多個(gè)領(lǐng)域,旨在多機(jī)器人多任務(wù)環(huán)境中,按照一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),尋找一個(gè)或若干個(gè)滿足評(píng)價(jià)指標(biāo)最優(yōu)的任務(wù)分配序列。本文考慮災(zāi)后救援多機(jī)器人任務(wù)分配問題,基于粒子群優(yōu)化方法,提出合理有效的任務(wù)分配策略,以期在有限的時(shí)間內(nèi)完成盡可能多被困人員的救援。主要包括如下3個(gè)內(nèi)容:(1)針對(duì)靜態(tài)單類型任務(wù)分配問題,建立數(shù)學(xué)模型并提出一種基于粒子群優(yōu)化方法的分組式任務(wù)分配方法。為了減少分配算法的計(jì)算復(fù)雜度,同時(shí)提高分配方案的合理性,本文著眼于問題特性,提出以下策略:首先,根據(jù)任務(wù)的位置信息和時(shí)間約束,設(shè)計(jì)合理的任務(wù)分組方法;其次,設(shè)計(jì)基于聚類的粒子群初始解生成方法,并給出慣性權(quán)重參數(shù)ω的自適應(yīng)調(diào)節(jié)策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該方法能夠有效減少分配過程的計(jì)算復(fù)雜度,并提高任務(wù)分配求解方法的性能。(2)針對(duì)多約束多類型任務(wù)分配問題,建立數(shù)學(xué)模型并提出基于粒子群優(yōu)化方法的匹配度任務(wù)分配方法。隨著救援范圍的擴(kuò)大和任務(wù)復(fù)雜度的增加,需要考慮任務(wù)類型的多樣性以及機(jī)器人的資源負(fù)載和電量約束,內(nèi)容(1)的方法對(duì)此場景不再適用。為了進(jìn)一步提升算法性能,首先,以最小任務(wù)失敗...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
    1.1 研究動(dòng)機(jī)
    1.2 研究內(nèi)容
    1.3 論文結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
2 相關(guān)工作
    2.1 粒子群優(yōu)化方法
    2.2 任務(wù)分配問題
    2.3 基于PSO的任務(wù)分配
    2.4 本章小結(jié)
3 分組式災(zāi)后救援任務(wù)分配方法
    3.1 研究背景
    3.2 問題描述和數(shù)學(xué)模型
    3.3 任務(wù)分組方法
    3.4 任務(wù)分配問題求解
    3.5 實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
4 多約束多類型災(zāi)后救援任務(wù)分配
    4.1 研究背景
    4.2 問題描述和數(shù)學(xué)模型
    4.3 匹配度矩陣
    4.4 任務(wù)分配問題求解
    4.5 實(shí)驗(yàn)
    4.6 本章小結(jié)
5 動(dòng)態(tài)災(zāi)后救援任務(wù)分配
    5.1 研究背景
    5.2 問題描述和數(shù)學(xué)模型
    5.3 局部任務(wù)分配
    5.4 實(shí)驗(yàn)
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論
    6.1 本文工作
    6.2 進(jìn)一步研究工作
參考文獻(xiàn)
作者簡歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號(hào)：3874338