【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人任务分配，具体涉及一种基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法的设计。
技术介绍
1、多机器人任务分配指的是根据机器人特性和系统约束，将多个任务有效地分配给多个机器人，以实现机器人的高效协作。通过集中式或分布式的任务分配策略，机器人团队可以被调度以快速响应任务需求和环境变化，从而提高生产效率并增强性能。然而，随着社会智能水平的不断提升，多机器人任务分配面临着更加复杂的任务要求，其中时序约束在众多工业和社会服务场景中普遍存在，用于概述任务完成的优先级/顺序。例如，在物流配送、灾害救援、军事打击等关键领域，某些任务因其极高的重要性或紧迫性，必须优先于其他任务执行。面对这样的挑战，机器人不仅需要按顺序访问多个目标点，而且必须严格遵循这些目标点之间的时序约束。这一问题的核心研究焦点在于如何优化机器人的任务分配，即确定每个机器人应访问哪些目标位置，以便在严格遵循时序约束的同时，最小化整个机器人团队访问所有目标位置所需的总时间。
2、在现有技术中，可将多机器人任务规划问题的算法分为三类：基于混合整数规划模型的算法...
【技术保护点】
1.基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下分步骤：
3.根据权利要求2所述的基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：
4.根据权利要求3所述的基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述步骤S3中的局部遗传算子包括选择算子、交叉算子和变异算子；
5.根据权利要求4所述的基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述步骤s1包括以下分步骤：
3.根据权利要求2所述的基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下分步骤：
4.根据权利要求3所述的基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法，其特征在于，所述步骤s3中的局部遗传算子包括选择算子、交叉算子和变异算子；
5.根据权利要求4所述的基于改...
【专利技术属性】
技术研发人员：白小山，邹嘉豪，张卫东，吴宗泽，李坚强，葛树志，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：
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