基于混沌QPSO算法的多AUVs任务分配

摘要

针对复杂条件下多水下机器人系统(AUVs)任务分配过程中各个节点负载不均衡问题,提出混沌优化QPSO算法.以整个量子粒子群搜索到的当前最优位置为基础,在混沌QPSO算法中加入混沌因子,产生混沌序列.利用混沌优化中混沌搜索、搜索遍历性等具有类似协同学习操作的功能,用混沌序列中的最优位置的粒子替代当前量子粒子群中的位置,使得近似最优解脱离局部最优,获得真正的全局最优.通过实验证明:混沌优化QPSO算法在多AUVs任务分配中,提高了任务分配的精度和优化效率,使任务分配达到全局最优值.