【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人，尤其是涉及一种多载运机器人任务优化调度方法及系统。
技术介绍
1、在机场航站楼、机坪或仓库等大型室内、室外场所存在人员或者物体的优化调度问题，由于乘客或货物流量较大、分布较散等问题，在给定载运机器人的活动范围区域内，如何满足多载运机器人对多名人员或货物等在速度和加速度以及范围约束的条件下高效地运送到指定位置，实现多载运机器人任务优化调度是需要解决的关键问题。目前市面上的多载运机器人的调度方案中普遍存在一些问题。如容易陷入局部最优解的问题，且通常收敛速度较慢，无法快速的找到全局最优解；采用的非支配排序遗传算法进行非支配排序操作时，一个解的邻近解能从另一个帕累托最优解集中识别出来，拥挤度准确度较差；算法的交叉、变异参数不能根据问题的进化过程而进行自适应调整，使算法缺乏适应性；只将机器人行驶的最短距离作为目标函数，未考虑机器人工作的最短时间以及工作期间的最小能量消耗等问题。
2、因此针对以上问题，需要一种满足快速响应旅客的距离最短、时间最短以及载运机器人的能量消耗最低的多载运机器人任务优化调度方法及系统。p>
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【技术保护点】
1.一种多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于，多载运机器人任务优化调度模型的目标函数为：
5.根据权利要求1所述的多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于，采用一种新型多融合交叉非支配排序遗传算法求解出最优解，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于，基于聚类...
【技术特征摘要】
1.一种多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于，多载运机器人任务优化调度模型的目标函数为：
5.根据权利要求1所述的多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于，采用一种新型多融合交叉非支配排序遗传算法求解出最优解，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的多载运机器人任务优化调度方法，其特征在于，基于聚类算法的特殊拥挤度是指将...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳凤发，黄赠霖，高庆吉，张树，
申请(专利权)人：中国民航大学，
类型：发明
国别省市：
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