【任务分配】基于matlab粒子群算法多机器人任务分配【含Matlab源码 2436期】

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⛄一、粒子群算法

粒子群算法是智能算法领域中除蚁群算法、鱼群算法又一个智能群体算法。

PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解。粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pbest和群体极值Gbest更新个体位置。

粒子每更新一次位置,就计算一次适应度值,并且通过比较新粒子的适应度值和个体极值、群体极值的适应度值更新个体极值Pbest和群体极值Gbest位置。

在每一次迭代过程中,粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置,每个粒子在D维空间的速度和位置状态可表示为

⛄二、部分源代码

clear;clc;
%%
% [ x ， y ， need ，ai ， bi ，service_time]
global T
T = [[0.00 , 0.00 , 0.00 , 6.00 , 12.0 , 0 ] %0分布矩阵
[43.6 , 4.80 , 0.50 , 7.00 , 9.00 , 15/60] %1
[27.2 , 22.5 , 0.65 , 7.00 , 9.00 , 30/60] %2
[39.9 , 46.8 , 0.30 , 7.00 , 8+2/3 , 15/60] %3
[42.8 , 32.3 , 0.23 , 7+1/3 , 8.00 , 30/60] %4
[15.8 , 37.1 , 0.50 , 8.00 , 9.00 , 30/60] %5
[6.7 , 25.4 , 0.55 , 7.00 , 9+1/6 , 30/60] %6
[22.0 , 27.2 , 0.42 , 7.00 , 8.5 , 15/60] %7
[34.4 , 16.1 , 0.51 , 7.00 , 8.00 , 15/60] %8
[43.2 , 29.3 , 0.40 , 7.00 , 9.00 , 15/60] %9
[45.4 , 13.4 , 0.35 , 8.00 , 9+1/6 , 15/60] %10
];
global demand %uav总的搬运能力
demand = 2;
global L_max %uav行驶的最大距离
L_max = 1000000;
global L_c %uav行驶的单位代价 yuan/km
L_c = 1;
global v %uav飞行速度 km/h
v = 50;
global y %迟到惩罚代价 yuan/h
y = 1.5;
n = 10; %n个任务
m = 3; %m个无人机
dis = ones(n + 1, n + 1); %记录无人机与任务两两之间欧式距离
for i = 1:n + 1
for j = 1:n + 1
dis(i, j) = ((T(i, 1) - T(j, 1))^2 + (T(i, 2) - T(j, 2))²⁾0.5;
end
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]牛龙辉,陈海洋,季野彪.结合粒子群算法与任务分配协调策略的仓储多机器人任务分配[J].西安工程大学学报. 2020,34(06)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

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3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
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7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合