曾庆山， 冯珊珊

(郑州大学 电气工程学院，河南 郑州 450001)

0　引言

多机器人协作策略是多机器人系统执行任务的前提，也是系统执行效率是否高效的关键，是组织简单机器人完成复杂任务的核心.尤其近几年云计算的兴起，任务分配的相关算法在云调度[1]中也发挥了重要的作用，因此具有重要的研究价值.

目前，多机器人协作策略研究主要集中于3种方法[2]：市场机制、群体智能和建模法.在动态环境中，多机器人系统经常面临任务在不确定的时间和不断变化的位置发布的问题[3].建模法最主要的优点就是实时性强，尤其在这种动态情况下，能较快地针对环境做出合理高效的决策.董炀斌等[4]创建的基于适应度的多机器人协作策略，在针对动态松散多任务分配方面展现了较好的实时性和灵活性，且能够在限制任务执行优先级、机器人能力有限[5]等情况下完成较优的任务分配，仿真试验表明，算法也具有较好的稳定性.冯晓海等[6]通过对该算法的改进，使用正余切函数作为外部适应度函数，避免了原始函数中一直归一化计算的问题，提高了机器人与任务之间适应度计算的稳定性.

1　适应度协作策略及其不足

1.1　外部适应度算法

外部能力适应度的计算如下:

(1)

外部能力适应度的归一化处理方法,

(2)

该算法很好地建立了任务的内部状态和外部联系，在机器人选择任务过程中，任务的内部状态即内部适应度保持不变，不会因为机器人的……