【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多智能体系统的合作规划技术，包括异构自主机器人团队的协同任务规划和运动控制，特别是在多智能体系统中的任务分配、运动规划以及它们的集成；具体涉及一种基于组合混合优化的多智能体合作规划方法及系统，是一种基于交错式动态稳定智能体联盟形成和多智能体协作行为混合优化，适用于多智能体多种合作任务和复杂障碍物场景的任务-行为协同规划技术。
技术介绍
1、在多智能体系统
，现有技术中，异构自主机器人团队可以通过协同工作来完成那些对于单个机器人来说非常具有挑战性的任务，如协作运输、动态拦截和监控等。允许机器人团队同时协同工作可以显著提高整个团队的综合性能和能力。然而，机器人团队的协作协调面临着复杂性和挑战。这涉及到两个核心方面：(1)一方面，对于给定的任务集合，不同的机器人子团队可以协同完成这些任务。然而，由于机器人数量和能力的差异，不同子团队的合作成本可能相差甚远。因此，适当的任务分配对于整体性能至关重要。但这通常具有与机器人数量和任务数量成指数关系的复杂度。(2)另一方面，给定一个任务分配方案后，每个机器人子团队的执行通常可以归结...
【技术保护点】
1.一种基于组合混合优化的多智能体合作规划方法，所述智能体为移动机器人；其特征是，通过设计Nash稳定任务分配算法NSCOAL和混合优化算法HGGHS，将多智能体组合混合优化部分解耦成多智能体合作规划任务分配层次和混合优化层次，并通过将混合优化层次计算得到的代价返回到任务分配层次并优化任务分配解，从而实现高质量的多智能体的合作规划；包括：
2.如权利要求1所述基于组合混合优化的多智能体合作规划方法，其特征是，进一步将得到的混合计划发送给智能体，并由模型预测控制器实现多智能体合作规划。
3.如权利要求1所述基于组合混合优化的多智能体合作规划方法，...
【技术特征摘要】
1.一种基于组合混合优化的多智能体合作规划方法，所述智能体为移动机器人；其特征是，通过设计nash稳定任务分配算法nscoal和混合优化算法hgghs，将多智能体组合混合优化部分解耦成多智能体合作规划任务分配层次和混合优化层次，并通过将混合优化层次计算得到的代价返回到任务分配层次并优化任务分配解，从而实现高质量的多智能体的合作规划；包括：
2.如权利要求1所述基于组合混合优化的多智能体合作规划方法，其特征是，进一步将得到的混合计划发送给智能体，并由模型预测控制器实现多智能体合作规划。
3.如权利要求1所述基于组合混合优化的多智能体合作规划方法，其特征是，步骤5）中，系统演化过程受到的动力学约束表示为：
4.如权利要求3所述基于组合混合优化的多智能体合作规划方法，其特征是，步骤6）中，组合混合优化cho目标定义为：
5.如权利要求4所述基于组合混合优化的多智能体合作规划方法，其特征是，步骤8...
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