论文研究 多机器人任务分配与路径规划模型与算法研究

在对机器人工作环境进行建模的基础上，采用弗洛伊德算法求解点之间的最短距离矩阵。 为了使机器人的固定成本和机器人操作成本之和最小，建立了整数规划模型，并设计了求解该模型的遗传算法。 为了使各个机器人协调高效地完成各自的任务，本文采用自然数编码方式。 目标函数基于惩罚项，该惩罚项由机器人运行路径中的碰撞总数构成。 通过使用带有惩罚项的目标函数来构造适应度函数。 基于精英保留策略，设计了一种具有碰撞检测的遗传算法。 利用该算法进行多机器人的任务分配和路径规划，可以有效避免或减少多机器人执行任务过程中的冲突次数。 最后，通过一个例子验证了该方法。