面向多運動體協(xié)同任務分配的目標輔助概率強勢學習粒子群優(yōu)化算法

摘要： 多運動體協(xié)同任務分配(multi-agent cooperative task allocation, MACTA)是異構(gòu)多運動體系統(tǒng)應用的基礎(chǔ).為了最小化所有任務的最大完成時間, MACTA需要同時最小化各個任務的執(zhí)行時間和運動體在任務點間的移動時間,這給已有優(yōu)化算法帶來兩個新挑戰(zhàn).首先,由于異構(gòu)運動體具有不同的移動速度與任務執(zhí)行效率,多個運動體協(xié)作雖然可以縮短任務執(zhí)行時間,... （共16頁）