赵 辉 郝梦雅 王红君 岳有军

1(天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室 天津 300384)2(天津农学院工程技术学院 天津 300384)

0 引 言

在农业生产中，多机器人协作对于实现规模化、多样化、精准化起重要作用，并在实际中得到广泛运用[1]。多机器系统研究中，任务分配问题(Multi-robot task allocation，MRTA)是基础和研究热点之一[2]。

MRTA的目标是建立机器人和任务之间的有效关系。传统的MRTA问题处理任务时，每个任务只能通过一个已符合需求的机器人来完成[3]，当任务需求超出单个机器人能力时，机器人则无法完成任务。因此，针对单机器人这一任务缺陷，Parker等[4]提出了使一组异构机器人形成联盟，共享传感器来完成任务，但计算成本较高。为了降低计算成本，Chen等[5]设计了两个基于联盟的资源约束分配方法，即序列联盟和整体联盟方法，计算复杂度显著改进，但完成任务机器人所需的资源数量须事先指定，难以在实际中实现。同时采用贪婪的解决方案，可能导致资源浪费。为降低时间和通信复杂度，Cao等[6]提出组级任务分配和成员级任务分配，采用改进的PSO-FSA和分布式拍卖算法求解。

近年来基于分布式的拍卖分配算法在多机器人任务分配中受到广泛关注，基于拍卖的方法是以市场经济原则为基础，使其利润最大化，从而导致收入再分配和产出的有效生产。与集中式方法相比，其可以得到计算量小、可扩展性高的灵活任务分配结果，并有效地产生次优解[7]。姜来浩等[8]为解决多……