计算机应用

作者：邓辅秦, 黄焕钊, 谭朝恩, 付兰慧, 张建民, 林天麟

单位：1.五邑大学 智能制造学部，广东 江门 529020；2.香港中文大学（深圳） 深圳市人工智能与机器人研究院，广东 深圳 518116

关键词：多机器人任务分配,遗传算法,智能工厂,有向无环图,滚动调度策略

基金：国家重点研发计划“智能机器人”重点专项(2020YFB1313300);深圳市科技计划项目(KQTD2016113010470345);深圳市人工智能与机器人研究院探索性研究项目(AC01202101103);五邑大学横向课题项目(33520098)

研究多机器人任务分配（MRTA）的目的是提高智能工厂中机器人完成任务的效率。针对现有算法在处理大规模、多约束的MRTA时存在不足的问题，提出一种结合遗传算法和滚动调度的MRTA算法（ACGARS）。首先，在遗传算法中采用基于有向无环图（DAG）的编码方式高效地处理任务之间的优先级约束；其次，在遗传算法的初始种群中加入先验知识以提高算法的搜索效率；最后，设计基于任务组的滚动调度策略用于减小求解问题的规模，从而实现对大规模问题的高效求解。在大规模问题实例上的实验结果表明，相较于构造性启发式算法（CHA）、最小化干扰算法（MIA）和基于惩罚策略的遗传算法（GAPS）生成的方案，当任务组数为20时，所提算法生成的方案的平均订单完成时间分别缩短了30.02%、16.86%和75.65%，验证了所提算法能有效地缩短订单的平均等待时间，提升多机器人任务分配效率。

来源：2023年第12期

《计算机应用》期刊编辑部

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