基于群体智能的多机器人任务分配

摘要

针对具有松散和紧密耦合型任务的大规模多机器人系统,研究了基于群体智能的任务分配方法.系统采用层次结构,高层用蚁群算法实现松散耦合型任务分配的寻优,提出逆转分配思想让蚂蚁代表任务,为每个任务选择任务的承担者.底层分别提出了基于蚁群、粒子群蚁群和量子蚁群实现机器人联盟的形成--产生紧耦合型任务解,并进行仿真.仿真结果表明,基本蚁群算法得到的解质量最差;粒子群蚁群算法得到的分配解最好,但是运算时间最长;量子蚁群算法得到的解稍次于粒子群蚁群算法,但分配时间比另两种算法减少了一半.因此,在大规模的多机器人任务分配中,量子蚁群算法具有更强的适用性.