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任务分配问题中的多机器人探索( Multi-robot exploration in task allocation problem )
Reza Javanmard Alitappeh Kossar Jeddisaravi
任务分配是多机器人系统中的一个重要问题，对于不同的应用，即静态场景和动态场景下的覆盖、监视和挖掘任务，可以定义不同的设置。本文的重点是探索环境，通过最小化系统的总体成本来完成分布在环境上的任务。该问题被定义为一个NP-Hard问题，因此在包含许多机器人和任务的大环境中具有更大的挑战性。为了解决超大型环境下多机器人任务分配问题，提出了一种基于部署的多机器人任务分配框架。我们的建议将该问题分为两个子问题：区域划分和路由问题。这种分解简化了对多机器人系统中的问题描述的考虑，而这些问题在其他方法中是不容易考虑的，例如任务的分配或机器人的初始位置。负载平衡是通过在环境的适当位置部署机器人并在它们之间分配子区域来实现的。子区域包含一组点，目标是由一个机器人单独访问所有的点。另一方面，在机器人部署后，可以简单地应用路由技术为每个机器人找到最短和最安全的路径。针对这一NP难问题，本文提出了两种基于多目标遗传算法(GA)和强化学习算法的求解方法。仿真结果表明，与现有方法相比，本文提出的方法具有较好的性能。
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