面向多目標(biāo)優(yōu)化的多AUVs群體協(xié)同任務(wù)分配.pdf

1、本文以多區(qū)域海底地形勘察為例，針對(duì)面向多目標(biāo)優(yōu)化的多AUVs群體協(xié)同任務(wù)分配問題進(jìn)行了研究，提出一種基于多個(gè)蟻群的多目標(biāo)優(yōu)化算法，并應(yīng)用于任務(wù)分配的實(shí)際應(yīng)用中，解決了多個(gè)AUV從不同地點(diǎn)出發(fā)，對(duì)多個(gè)離散區(qū)域進(jìn)行協(xié)同探測(cè)的任務(wù)分配問題，為多AUV群體協(xié)調(diào)技術(shù)提供了一種有效手段。
　　 首先，本文建立了一個(gè)集中式的多AUV系統(tǒng)，一個(gè)AUV作為中央控制單元，進(jìn)行整體的任務(wù)規(guī)劃；其它的AUV能夠獨(dú)立作業(yè)，且與中央控制單元進(jìn)行指令和數(shù)據(jù)的

2、傳遞。
　　 其次，基于傳統(tǒng)蟻群算法，本文提出一種面向多目標(biāo)優(yōu)化算法--多蟻群系統(tǒng)優(yōu)化算法。1)建立多個(gè)蟻群，且蟻群的個(gè)數(shù)與優(yōu)化指標(biāo)的個(gè)數(shù)相同；2)為每個(gè)蟻群分配一個(gè)優(yōu)化指標(biāo)，且固定不變。在每次迭代循環(huán)中，每個(gè)蟻群按照單目標(biāo)蟻群優(yōu)化的方式分別對(duì)分配給它的優(yōu)化指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，并產(chǎn)生合適的解，再通過各個(gè)蟻群之間的相互作用，對(duì)受支配解進(jìn)行相應(yīng)的懲罰措施，并將非支配解存儲(chǔ)在非支配解集中。
　　 再次，將多蟻群優(yōu)化算法應(yīng)用于多AUV

3、群體協(xié)同任務(wù)分配問題的求解時(shí)，需要對(duì)解的創(chuàng)建過程進(jìn)行設(shè)計(jì)，以蟻群算法的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為基礎(chǔ)，本文提出通過多個(gè)AUV競(jìng)爭(zhēng)的機(jī)制，來形成一個(gè)完整解。另外，多目標(biāo)蟻群優(yōu)化算法得出的是一個(gè)非支配解集，而對(duì)于具體的任務(wù)分配問題，最后確定的應(yīng)該是一個(gè)任務(wù)分配方案，所以，本文提出了一種偏差的概念，通過設(shè)定的權(quán)系數(shù)可以求得各非支配解與理想解之間的偏差，并根據(jù)偏差大小，在非支配解集中，選出一個(gè)解作為最后的任務(wù)分配方案。對(duì)于同構(gòu)系統(tǒng)任務(wù)分配，考慮AUV能源限