基于蚁群算法的多机协同作业任务规划

被引：35

作者：

曹如月 ^{[1
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李世超 ^{[1
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季宇寒 ^{[1
]}

徐弘祯 ^{[2
]}

张漫 ^{[1
]}

李民赞 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

[2] 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室

来源：

农业机械学报 | 2019年 / 50(S1)卷 / S1期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

多机协同; 任务分配; 任务序列规划; 蚁群算法; 仿真;

D O I：

暂无

中图分类号：

S220 [一般性问题]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

0828 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为了实现对农田动态环境中多机协同导航作业的调度管理,开展了基于蚁群算法的多机协同作业任务规划研究。将多机协同作业任务规划分为2个环节:任务分配和任务序列规划。首先,采用全局与局部相结合的方法,综合考虑路径代价和任务执行能力,建立了多机协同作业任务分配模型;然后,通过对比分析任务序列规划问题和旅行商问题,利用蚁群算法建立了农机作业的任务序列规划模型;最后,利用Matlab平台对基于蚁群算法的任务序列规划进行了仿真试验,根据涿州试验农场的实际地块信息,设置多组不同的任务集合,分析蚁群算法优化路径、各代最佳路径长度和平均长度以及适应度进化曲线。仿真结果表明,基于蚁群算法进行任务序列优化可以有效地降低路径代价,提高作业效率,算法运行时间均小于1 s,满足多机协同作业的实时性需求。

引用

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页数：6

共 18 条

[1] 基于改进蚁群算法的多机器人任务分配 [J].