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复杂环境下机器人与车辆任务分配算法研究

发布时间:2022-12-06 03:58
  随着经济与社会的发展,人们面临着越来越复杂的任务分配场景,合理的任务分配能够提高工作效率,减小运营成本,因此在实际生产中具有重要的作用。本文以任务分配的实际应用场景为依托,对两种不同的复杂任务分配问题进行了研究。首先,本文研究了无冲突的多机器人合作任务分配问题。在实际的应用场景中,对机器人进行任务分配并确定机器人的无冲突路径是一项具有挑战性的研究。本文研究了一种特殊的多机器人任务分配问题,在问题中包含需要两个机器人同时作业才能完成的合作任务,并且还需要解决机器人在移动过程中的发生的路径冲突。本文使用了多重图模型和格点网络,并设计了生命力策略驱动的遗传任务分配算法VGTA(vitality-driven genetic task-allocation algorithm)来对问题进行解决。该算法包含几种随机变异算子与贪婪搜索算子,使用了生命力选择策略对算法中的个体种群进行更新,并在算法中包含了对路径冲突的处理。为了验证VGTA算法的有效性,本文设计了 16个测试集,将其与4种对比算法MA(memetic algorithm)、GVNS(general variable neighborh... 

【文章页数】:89 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

复杂环境下机器人与车辆任务分配算法研究


图1-2元冲突的多机器人合作任务分配研究实例??图1-2给出了本文研宄问题,在机器人任务分配领域,本文研究的问题属于ST-??MR-TA问题t48],器人、器人和时间延长配问题

复杂环境下机器人与车辆任务分配算法研究


图1-3本文货栈-客户关系模型与现有模型的区别??

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图1-4城市时变路网下的商品配送问题研究实例??作为VRP的变种,大规模VRPPD是NP难问题[81】

【参考文献】:
期刊论文
[1]O2O外卖订单配送任务分配模式研究[J]. 邓娜,张建军.  上海管理科学. 2018(01)
[2]基于修正遗传算法的含服务费的车辆路径问题[J]. 马隽,向晓林,刘萍.  科学技术与工程. 2017(32)
[3]基于资源整合的连锁超市混搭配送优化研究[J]. 张明玉,尹超,王树祥,邬文兵.  管理评论. 2017(08)
[4]基于遗传算法的变电站巡检机器人任务路径规划方法研究[J]. 王锐,莫志超,彭向阳,庞小峰,饶章权.  计算机测量与控制. 2017(04)
[5]基于交通拥堵成本的城市商贸区物流配送模式研究[J]. 韦震,唐洪雷,朱丽.  湖州师范学院学报. 2017(04)
[6]对我国物流业特征及创新发展的再思考[J]. 翁心刚.  中国流通经济. 2017(03)
[7]基于服务特性的CDN带宽动态分配策略[J]. 李彦广.  西安工业大学学报. 2014(05)
[8]基于Sweep和主动禁忌的多时窗VRPPD设计[J]. 朱玲玲,程学云,魏晓宁,吴宽仁.  计算机工程与设计. 2013(09)
[9]RoboCup机器人救援仿真中基于拍卖的任务分配算法[J]. 梁志伟,沈杰,杨祥,刘娟,朱松豪.  机器人. 2013(04)
[10]基于改进蚁群算法的多机器人任务分配[J]. 曹宗华,吴斌,黄玉清,邓春艳.  组合机床与自动化加工技术. 2013(02)

博士论文
[1]混合量子算法在车辆路径问题中应用的研究[D]. 宁涛.大连海事大学 2013

硕士论文
[1]带容量和最大工作时间约束的集散货物车辆路径问题研究[D]. 陆文华.南京农业大学 2014



本文编号:3711013

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