本技术介绍了一种协同蚁群算法优化的多机器人多任务分配策略,旨在构建一个多目标多机器人任务分配模型。该策略通过设计协同蚁群算法,其中包含三个蚁群,分别负责最小化任务完成时间、能耗和成本,以实现任务分配的最优化。
背景技术
随着工业智能化时代的到来,多机器人系统作为一种新型智能制造和物流技术,正日益成为推动产业升级和发展的重要驱动力。与传统的单个机器人相比,多机器人系统具有诸多优势,其能够以更低的成本和更高的系统可靠性执行任务,具有更大的灵活性和扩展性,能够适应不同规模和复杂度的任务需求。根据机器人类型的不同,多机器人系统可分为同质多机器人系统和异构多机器人系统。在众多实际应用中,异构多机器人系统表现出了卓越的适应性和性能优势。通过将多个机器人协同工作,可以更加高效地完成任务,提高生产效率和质量。例如,在货物的拾取和交付领域,异构多机器人系统可以通过不同机器人的特长和能力来完成各种复杂任务,如搬运、分类和包装,从而提高了物流效率和灵活性。因此,如果合理地向机器人分配任务,调度其高效协作是多机器人系统研究和应用的重点。
此外,随着现代工业的迅速发展和智能化水平的提升,多机器人系统的应用场景逐渐呈现出大规模和复杂化的特征,这给传统的多机器人任务分配方法带来了严峻挑战。首先,大规模特性使得多机器人任务分配问题的搜索空间随着机器人数量和任务数量的增加呈指数级增长,传统的基于规则或贪心策略的任务分配方法难以高效甚至有效进行求解,往往无法满足大规模任务分配问题的需求。其次,多机器人系统应用场景的复杂化体现在出现了多种复杂的约束,例如任务与任务之间的先序约束、任务与机器人联盟之间的资源和能力约束等。在现实应用中,不同任务之间往往存在着执行顺序上的依赖关系,即某些任务必须在其他任务之前完成,这就增加了任务分配问题的复杂度。同时,每个机器人在执行任务时都有自身的资源和能力限制,如运载能力、工作时间等,这些约束条件使得现代多机器人任务分配问题更加困难和复杂,需要在任务分配过程中得到有效考虑。同时,结合决策者的多目标决策角度进行任务分配也更具有挑战性。
作为一种重要且有效的群体智能优化算法,蚁群优化算法主要通过模拟自然界中蚁群的觅食行为来构造解,具有良好的全局搜索能力。另外,由于蚁群优化算法通过蚂蚁的移动逐步完成解的构造,该算法在解决离散组合优化问题时具有天然的优势,因而被广泛地应用于解决复杂的离散组合优化问题。同时,区别于其它群体智能优化算法,蚁群优化算法的启发式信息引入了问题相关的知识。通过设计合适的启发式信息,蚁群优化算法可以快速地找到高质量的解。多机器人任务分配问题本质上是一个离散组合优化问题,因此基于蚁群优化算法设计新型多机器人任务分配方法是可行的。
实现思路