基于细菌觅食算法的多异构无人机任务规划

针对多无人机任务规划问题,以细菌觅食算法为基础,融合遗传算法的交叉变异操作,进行任务分配。为了提高算法的收敛能力,动态自适应调节算法的游动步长、繁殖次数和迁徙概率。基于Lyapunov导航向量场和避障向量场构建融合向量场,模拟真实静态和动态障碍物环境,在任务分配阶段完成航迹规划;基于合同网拍卖算法,进行无人机坠毁后的任务重分配。仿真结果显示,改进算法满足任务规划需求,在考虑静态和动态障碍物的环境下,能够高效的完成多异构无人机的任务分配以及重分配且总代价最小。

多智能体系统任务分配实验设计与实现

针对多智能体系统课程教学中理论与实践教学脱节的问题,构建了分布式多机器人系统仿真平台,设计并实现了分布式多智能体探测任务分配实验。在实验中,提出用一种改进合同网拍卖算法实现多智能体系统探测任务的分配。该平台具有界面友好、易于上手、方便扩展等特点,适用于多智能体系统理论课程配套的实验教学。依托该平台,采用以问题为导向的教学方法,能够有效提高学生对理论知识的理解和掌握,培养学生的创新意识和工程应用能力。