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多策略遗传算法求解多机器人任务分配问题被引量：1: 1; 作者陈海洋刘妍 +1 位作者都威黄琦《西安工程大学学报》 CAS 2024年第6期76-82,共7页; 针对遗传算法(genetic algorithm,GA)求解多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)时容易陷入局部最优以及效率不高的问题,提出一种多策略遗传算法(简称DIHA-GA)实现对多个任务的合理分配。首先,采用双染色体编码策略来简... 展开更多; 关键词多机器人任务分配(MRTA) 仓储物流遗传算法(GA) 改良圈策略混合粒子群算法蚁群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合粒子群算法与任务分配协调策略的仓储多机器人任务分配被引量：9: 2; 作者牛龙辉陈海洋季野彪《西安工程大学学报》 CAS 2020年第6期73-79,共7页; 针对粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)求解仓储物流多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)中出现的重叠及过载问题,提出一种基于PSO算法的任务分配方法,实现对多机器人任务的合理分配。考虑到MRTA问题,定义... 展开更多; 关键词粒子群算法(PSO) 仓储物流分配半径多机器人任务分配(MRTA) 分配协调策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进蚁群算法的多机器人任务分配被引量：18: 3; 作者秦新立宗群 +2 位作者李晓瑜张博渊张秀云《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期55-59,共5页; 任务分配是多机器人系统需要解决的首要问题.针对传统蚁群算法求解多机器人任务分配收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了改进蚁群算法.考虑多机器人任务分配问题,建立多旅行商问题模型,采用蚁群算法优化出解空间,然后采用遗传算法中... 展开更多; 关键词多机器人任务分配多旅行商问题改进蚁群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

“货到人”拣选系统机器人任务分配的鲁棒双层规划模型被引量：10: 4; 作者李腾冯珊 +1 位作者宋君刘金芳《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第12期25-34,共10页; 在电商“货到人”拣选系统中,如何调度系统中的机器人并对任务进行合理地分配决定着整个系统的运行效率与成本。分析“货到人”拣选系统作业流程,建立机器人数量配置、机器人调度与机器人任务分配的双层规划模型。上层模型以批量订单完... 展开更多; 关键词 “货到人”拣选系统多机器人任务分配机器人调度鲁棒双层规划遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多策略遗传算法求解多机器人任务分配问题被引量：1: 1; 作者陈海洋刘妍都威黄琦; 机构西安工程大学电子信息学院; 出处《西安工程大学学报》 CAS 2024年第6期76-82,共7页; 基金国家自然科学基金(51905405)。; 文摘针对遗传算法(genetic algorithm,GA)求解多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)时容易陷入局部最优以及效率不高的问题,提出一种多策略遗传算法(简称DIHA-GA)实现对多个任务的合理分配。首先,采用双染色体编码策略来简化编码方式;其次,将种群分成3个部分来使种群在保持随机性的同时增强染色体的质量;再次,采用启发式交叉算子来拓展解的搜索范围,加大算法跳出局部最优的能力;最后,使用自适应交叉概率和变异概率来使算法更快找到最优解。结果表明:在任务数为20和40这2种情况下,DIHA-GA相比于混合粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)距离平均值分别减少了14.46 m和17.36 m,距离最小值分别减少了14.89 m和20.86 m,这说明DIHA-GA所得解更接近最优解;DIHA-GA比改进蚁群算法(improved ant colony optimization,IACO)所得距离平均值分别减少了21.32 m和18.73 m,距离最小值分别减少了23.43 m和22.32 m,这是由于IACO过早收敛并且难以跳出局部最优导致的。通过比较,验证了DIHA-GA在求解MRTA问题上的有效性。; 关键词多机器人任务分配(MRTA) 仓储物流遗传算法(GA) 改良圈策略混合粒子群算法蚁群算法; Keywords multi-robot task allocation(MRTA) warehousing logistics genetic algorithm(GA) improved circle strategy hybrid particle swarm optimization(HPSO) ant colony optimization(ACO); 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合粒子群算法与任务分配协调策略的仓储多机器人任务分配被引量：9: 2; 作者牛龙辉陈海洋季野彪; 机构西安工程大学电子信息学院; 出处《西安工程大学学报》 CAS 2020年第6期73-79,共7页; 基金国家自然科学基金(61573285)。; 文摘针对粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)求解仓储物流多机器人任务分配(multi-robot task allocation,MRTA)中出现的重叠及过载问题,提出一种基于PSO算法的任务分配方法,实现对多机器人任务的合理分配。考虑到MRTA问题,定义分配半径的概念,建立多目标优化任务分配数学模型,采用PSO算法优化出解空间,然后利用协调策略对解空间出现的任务重叠、过载进行调节,保证系统获得最高收益。与PSO算法及灰狼算法对比仿真实验结果表明:提出的方法任务完成时间为74.0492 s,远低于其他2种算法的101.2631 s、82.4279 s,在系统收益方面,性能指标函数值稳定在114.87,均高于其他2种算法,且收敛速度很快。提出的方法在解决多机器人任务分配问题方面更加合理有效。; 关键词粒子群算法(PSO) 仓储物流分配半径多机器人任务分配(MRTA) 分配协调策略; Keywords particle swarm optimization warehousing logistics allocation radius multi-robot task allocation allocation coordination strategy; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进蚁群算法的多机器人任务分配被引量：18: 3; 作者秦新立宗群李晓瑜张博渊张秀云; 机构天津大学电气自动化与信息工程学院 Ira A.Fulton Schools of Engineering; 出处《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期55-59,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61673294 61573060)~~; 文摘任务分配是多机器人系统需要解决的首要问题.针对传统蚁群算法求解多机器人任务分配收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了改进蚁群算法.考虑多机器人任务分配问题,建立多旅行商问题模型,采用蚁群算法优化出解空间,然后采用遗传算法中的变异算子对每个机器人执行任务的顺序进行优化,并根据模拟退火过程中Metropolis准则以一定的概率接受优化过程中较差的解.在复杂约束条件下,为解决蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部极小问题,引入局部优化变异算子和改进模拟退火算法.仿真结果表明,改进蚁群算法可以更好的解决多机器人任务分配问题.; 关键词多机器人任务分配多旅行商问题改进蚁群算法; Keywords multi-robot task allocation multidimensional traveling salesman problem improved ant colony algorithm; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名“货到人”拣选系统机器人任务分配的鲁棒双层规划模型被引量：10: 4; 作者李腾冯珊宋君刘金芳; 机构哈尔滨商业大学管理学院; 出处《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第12期25-34,共10页; 基金国家科技支撑项目(2018YFB1402500) 国家自然科学基金(71671054) 黑龙江省博士后资助项目(LBH-Z15105); 文摘在电商“货到人”拣选系统中,如何调度系统中的机器人并对任务进行合理地分配决定着整个系统的运行效率与成本。分析“货到人”拣选系统作业流程,建立机器人数量配置、机器人调度与机器人任务分配的双层规划模型。上层模型以批量订单完成总成本最小为目标函数,以机器人调度为决策变量,构建整数规划模型;下层模型以机器人完成所有任务的平均空闲率最小为目标函数,以任务分配为决策变量,考虑机器人在完成任务过程中由于调度、避障、路径规划等导致的行走距离不确定因素,构建鲁棒优化模型。上层的调度结果制约了下层的最小平均空闲率,下层的任务分配结果影响上层的最小成本,上下层结果共同决定机器人配置决策。利用遗传算法求解模型,通过实例仿真验证了模型的有效性。; 关键词 “货到人”拣选系统多机器人任务分配机器人调度鲁棒双层规划遗传算法; Keywords “rack-to-picker”picking system multi-robot task assignment robot scheduling robust bi-level programming genetic algorithm; 分类号 C930 [经济管理—管理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	多策略遗传算法求解多机器人任务分配问题	陈海洋刘妍都威黄琦	《西安工程大学学报》 CAS	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	结合粒子群算法与任务分配协调策略的仓储多机器人任务分配	牛龙辉陈海洋季野彪	《西安工程大学学报》 CAS	2020	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进蚁群算法的多机器人任务分配	秦新立宗群李晓瑜张博渊张秀云	《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心	2018	18	在线阅读下载PDF 职称材料
4	“货到人”拣选系统机器人任务分配的鲁棒双层规划模型	李腾冯珊宋君刘金芳	《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心	2019	10	在线阅读下载PDF 职称材料