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提出了一种求解群集机器人协作任务规划问题的均分点蚁群算法(EDPACA)。通过多组蚂蚁群相互协作搜索,构架了一种新蚁群算法的解结构,并设计了更合理的评估函数,使其在评价时充分考虑均衡任务点探测,最后利用2-opt技术解决了各子周游路径的交叉问题,获得了总代价最优的解。该算法将蚁群技术首次应用于集群机器人的任务调度规划中,成功解决了中大规模任务规划问题。仿真实验结果表明,均分点蚁群算法能提高群集机器人执行任务的效率,同时也是解决多旅行商问题的另种新思路。