本研究探讨了多机器人任务分配及路径规划的模型与算法。

简介：
基于对机器人工作环境的详细建模，我们运用弗洛伊德算法来计算点之间的最短距离矩阵。 旨在最小化机器人的固定成本以及机器人操作成本的总和，我们构建了一个整数规划模型，并进一步设计了一种遗传算法来解决该模型。 为了确保各个机器人能够协同运作并高效地完成各自的任务，本文采用自然数编码方式进行编码。 目标函数的设计中融入了惩罚项，这些惩罚项根据机器人运行路径中发生的碰撞总数来确定。 为了构造适应度函数，我们利用带有惩罚项的目标函数。 此外，我们采用了精英保留策略来优化遗传算法的设计，并加入了碰撞检测机制。 通过应用该算法来实现多机器人的任务分配和路径规划，可以显著减少或完全避免多机器人执行任务过程中产生的冲突情况。 最后，通过一个案例进行了验证以证明该方法的有效性。