合同网协议（CNP算法）多无人机任务分配与跟踪问题，包含时间窗口和优先级约束。

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简介：
提供的资料，包括在和武动乾坤平台上传的代码，均已进行验证，确认其可执行性和实用性，特别适合初学者使用。这些代码包包含主函数文件“main.m”，以及其他辅助的M文件。此外，还提供了运行结果的视觉效果图，以便于理解和应用。 2、采用Matlab 2019b版本进行运行，若运行过程中出现任何错误，请根据系统提供的反馈信息进行相应的调整；如果仍然无法解决，欢迎通过私信与博主取得联系寻求协助。 3、程序运行操作流程首先，请将所有相关文件复制并放置至Matlab的工作目录下；随后，双击打开名为“main.m”的文件进行启动；接着，点击“运行”按钮，等待程序完成计算后即可获得最终结果。 4、仿真咨询：若您需要其他类型的服务，欢迎通过私信与博主联系，或扫描博客文章底部的二维码获取QQ名片。 4.1 博客或资源的完整源代码的提供 4.2 针对学术期刊或相关文献的实验结果重现 4.3 根据具体需求量身定制的Matlab程序开发 4.4 开展科研领域的合作项目

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【任务分配】基于CNP算法的多无人机合同网协议任务分配与追踪问题研究（含时间窗口及优先级约束，Matlab仿真）[第2642期].md

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本研究探讨了利用CNP算法解决多无人机系统中的任务分配和追踪问题，特别考虑了时间窗口和优先级的限制，并通过Matlab进行了仿真实验。在平台上传的Matlab相关资料均包含可运行代码，并经过验证确认可用，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图。 2. 所需环境： - Matlab版本为2019b。如遇问题，请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 操作步骤：步骤一：将所有文件放置在Matlab当前工作目录中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等待程序执行完毕以查看结果。 4. 仿真咨询若您需要更多服务，可以联系博主进行详细交流。 - 完整代码提供（如博客或资源的完整实现）； - 学术论文复现帮助； - Matlab定制化编程服务； - 科研项目合作。

针对时间窗口及优先级约束的网络中多智能体任务分配的去中心化市场协议（CNP算法）-仅供学习参考用代码.zip

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本资源提供一种用于处理复杂网络环境下多智能体系统的任务分配问题的去中心化市场协议(CNP算法)，特别适用于需考虑时间窗口和优先级约束的应用场景。包含供研究与测试用途的完整代码文件。合同网协议（CNP算法）用于解决在网络环境中具有时间窗口和优先级约束的多智能体多任务分配问题，该协议是一种去中心化的基于市场的解决方案。这段描述仅供学习参考使用代码实现。

【任务分配】基于CBBA算法的多无人机任务分配，考虑任务属性、价值及时间窗口等约束条件【Matlab仿真 3989期】.md

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本文探讨了在复杂环境下的多无人机协同作业问题，提出了一种改进的CBBA（共识-based bundle algorithm）算法，以优化任务分配过程。通过综合考虑任务属性、价值及时间窗口等约束条件，提高了系统效率和适应性，并使用Matlab进行了仿真验证。上发布的Matlab相关资料包括了对应的代码，并且这些代码均已通过测试可以正常运行，适合初学者使用。 1、压缩包内容： - 主函数：main.m； - 其他调用的m文件；无需单独运行。 - 运行结果的效果图。 2、适用版本本代码在Matlab 2019b上进行了验证。如遇问题，请根据提示进行修改，或者寻求帮助。 3、操作步骤：第一步：将所有文件放置于当前工作目录；第二步：双击打开main.m文件；第三步：点击运行按钮，等待程序完成并获取结果； 4、仿真咨询对于其他服务需求（如完整代码提供、期刊文献复现等），可通过私信或博客文章中的联系方式与博主取得联系。 - 完整代码的提供； - 期刊论文或参考文献内容重现； - Matlab定制化编程服务； - 科研合作；

基于时序约束的多智能体协同任务分配

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本研究探讨了在给定时间限制下，如何高效地将任务分配给多个自主工作的智能体。通过优化算法设计，确保各智能体间的协作达到最优的任务完成效率和资源利用。本段落研究了多智能体系统中的多目标多任务分配问题，并考虑到了任务之间的时序关系，建立了一个分布式任务分配模型。为了改进一致性包算法（CBBA），我们将目标任务按照优先级分为不同的层级，在构建任务包和路径的过程中，各智能体仅将高阶段的任务添加到相应的任务包中，以此确保满足所有目标的时序约束，并保留了原始CBBA算法的特点。实验结果表明，相较于经典多任务分配问题的解决方案，本段落提出的改进算法不仅求解结果稳定可靠，而且运行时间更短。

基于单卡车与多无人机的协同包裹投递任务分配算法

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本研究提出了一种创新的算法，旨在优化单卡车和多无人机协作下的包裹投递任务分配，显著提升配送效率及客户满意度。单卡车协同多无人机进行包裹投递或收取的Matlab代码研究涉及了多机器人任务分配算法在卡车与无人机协作中的应用。

cbba-master_consensus_legdyf_时间窗任务分配算法 задачи (带时间窗的任务分配算法)_cbba-master.zip

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本资源提供了一种先进的任务调度解决方案——带有时间窗口的任务分配CBBA-Master共识算法，适用于复杂环境下的高效资源管理。文件包含详细文档及源代码(cbba-master.zip)。 CBBA算法能够处理包含任务属性、价值以及时间窗口等多种约束的任务分配问题，并以图形化的方式展示结果，便于理解。

基于协同航路规划的多无人机任务分配研究_王然然_任务分配_航路规划_无人机协同_多无人机

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本文探讨了针对多无人机系统的协同航路规划与任务分配策略，作者王然然提出了一种优化算法，有效提升无人机协作效率和执行复杂任务的能力。一篇不错的文章与大家分享：《考虑协同航路规划的多无人机任务分配》，作者王然然。

基于遗传算法优化多无人机任务分配：考虑航程和时间，MATLAB实现

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本研究利用遗传算法优化多无人机的任务分配问题，着重考虑飞行器的航程与执行任务的时间限制，并通过MATLAB进行仿真验证。基于遗传算法优化无人机任务分配方案：考虑航程与耗时的双重因素在多无人机协同作业背景下，我们利用MATLAB软件开发了一种基于遗传算法的任务分配模型。此模型的核心在于通过寻找代价函数最小值来确定最优的任务分配策略。每个个体（即解决方案）代表一种可能的任务分配方式，在整个群体中进行搜索和优化以找到最佳方案。该任务的评估标准由两个部分组成：无人机完成所有任务所需的总航程以及耗费的时间，两者均设有不同的权重系数以便灵活调整优先级。代码中添加了详细的注释来解释各个步骤的目的与作用，这有助于其他研究者理解算法的工作原理，并为后续的研究提供了基础。关键词包括MATLAB、遗传算法、多无人机系统和协同任务分配等概念。

多人机协同任务分配平台程序

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本平台为实现高效协作而设计，支持多用户同时在线完成复杂任务的智能分配。通过优化资源配置和增强团队合作，极大提升了项目执行效率与质量。多无人协同任务分配程序平台基于数学模型，并采用MATLAB代码编写。该平台优化了操作界面，可以直接投入使用。

【任务分配】利用MATLAB遗传算法(GA)进行无人机协同多任务分配【MATLAB仿真 7533期】.md

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本文通过运用MATLAB中的遗传算法工具箱，探讨了如何优化无人机执行多种任务时的任务分配问题，旨在提高效率和协同效果。适合对无人机系统及遗传算法感兴趣的读者研究参考。在上分享的Matlab“武动乾坤”资料包含有对应的代码，并且所有代码都是可运行的，经过验证确实有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；这些文件无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在尝试过程中遇到问题，请根据错误提示进行相应修改，或者向博主寻求帮助解决疑问。 3. 具体操作步骤如下：步骤一：将所有文件解压并放置到Matlab当前工作目录下；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行按钮开始程序执行，并等待结果生成完成。 4. 如果需要额外的服务，可以联系博主进行咨询： 4.1 要求提供博客或资源的完整代码支持。 4.2 请求帮助复现特定期刊文章中的实验内容。 4.3 需要定制Matlab程序以满足特殊需求。 4.4 探讨科研合作机会。