基于共识的捆绑算法(CBBA)的多智能体多任务分配问题——远程太空船交会和维修的 RPO 规划任务研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

远程太空船交会和维修（Rendezvous, Proximity Operations, and Docking/Repair，简称 RPO）任务是航天领域中极具挑战性的复杂作业，涉及多智能体（如维修机器人、协同观测卫星）在太空环境中完成目标识别、轨道机动、设备维修等一系列协同操作。这类任务的核心难点在于多智能体与多任务之间的动态匹配 —— 需在满足任务时间窗口、能源约束、轨道安全性等严苛条件的前提下，实现任务分配的高效性与鲁棒性。基于共识的捆绑算法（Consensus-Based Bundle Algorithm，CBBA）作为一种分布式多智能体任务分配方法，凭借其无需中心节点、能快速收敛至冲突 - free 解的特性，成为解决 RPO 规划任务中多智能体多任务分配问题的理想方案。

RPO 规划任务的多智能体多任务特性

RPO 任务的环境与任务特性为多智能体分配带来了独特挑战：

任务关联性强：RPO 任务通常包含多个子任务且存在时序依赖，例如 “接近目标航天器→舱体检查→故障部件拆除→新部件安装” 需按顺序执行，前序任务未完成将直接影响后续任务的可行性。这种关联性要求任务分配算法能处理任务的 “捆绑” 分配，而非独立分配单一子任务。

约束条件复杂：智能体（如维修机器人）的轨道机动受燃料总量限制，单次任务的能耗需严格控制；任务时间窗口受目标航天器轨道周期影响，错过窗口可能导致任务失败或大幅增加成本；此外，智能体间需保持安全距离以避免碰撞，进一步增加了分配难度。

动态性与不确定性：太空环境中的太阳风、引力摄动可能导致智能体轨道偏移，任务执行时间存在波动；突发故障（如某智能体传感器失效）可能要求实时调整任务分配方案，算法需具备动态重分配能力。

分布式决策需求：太空通信存在延迟大、带宽有限的特点，依赖地面中心节点的集中式分配方案难以应对实时性要求，需采用分布式算法实现智能体自主协商与决策。

CBBA 算法的核心原理与优势

CBBA 算法是在分布式拍卖算法基础上发展而来的改进方法，通过 “捆绑构建” 与 “共识过程” 两个核心阶段实现多智能体任务的高效分配：

捆绑构建阶段：每个智能体基于本地信息自主生成任务 “捆绑包”（Bundle）。智能体根据任务收益（如完成任务的价值、能耗成本）和可行性约束，按优先级排序选择任务并加入自身捆绑包，同时记录任务的 “中标者”（Winner）信息。例如，在 RPO 任务中，某维修机器人生成的捆绑包可能包含 “轨道调整→对接目标→更换电池” 的子任务序列，其收益计算需综合任务完成时间、燃料消耗与成功概率。

共识过程阶段：智能体通过局部通信交换捆绑包信息，解决任务分配冲突。当多个智能体争夺同一任务时，算法通过预设的 “冲突解决规则”（如选择收益最高的智能体作为最终中标者）达成共识，并更新各自的捆绑包。这一过程无需全局信息交互，仅通过邻居节点间的有限通信即可实现，完美适配太空通信的局限性。

相较于集中式算法（如整数规划）和其他分布式算法（如市场拍卖算法），CBBA 在 RPO 任务中展现出三大优势：

1. 鲁棒性强：分布式架构避免了中心节点失效导致的系统崩溃，某一智能体故障时，其余智能体可通过共识过程重新分配其任务；

1. 效率高：捆绑构建阶段允许智能体自主规划任务序列，减少了通信量与计算开销，收敛速度通常优于需要全局信息的算法；

1. 兼容性好：能自然处理任务关联性与时间窗口约束，通过捆绑包的时序排序直接体现任务依赖关系。

CBBA 在 RPO 规划任务中的适配与优化

为适应 RPO 任务的特殊需求，需对 CBBA 算法进行针对性优化：

任务捆绑策略的改进：针对 RPO 任务的时序依赖性，设计 “任务链捆绑” 机制 —— 智能体在构建捆绑包时，需验证子任务的先后顺序约束，例如只有当 “接近目标” 任务被纳入捆绑包后，“舱体检查” 任务才能被添加。同时，引入 “任务拆分因子”，允许将长时任务（如复杂设备维修）拆分为可并行执行的子任务，提升多智能体协同效率。

收益函数的动态调整：收益函数需综合考虑 RPO 任务的多维度目标，例如：

• 基础收益：任务完成对整体 RPO mission 的贡献度（如维修关键部件的收益高于常规检查）；

• 成本惩罚：智能体执行任务的燃料消耗、时间损耗（与轨道机动距离正相关）；

• 约束惩罚：若任务执行可能导致冲突或违反时间窗口，引入高额惩罚使该分配方案的收益降至最低。

通过动态调整收益函数权重，可实现 “优先保障关键任务”“最小化总能耗” 等不同优化目标。

共识过程的安全性增强：在 RPO 任务中，智能体的轨道机动安全性至关重要。因此，共识过程中需加入 “碰撞风险校验”—— 当两个智能体的捆绑包涉及同一轨道区域的任务时，算法需计算其时空轨迹的重叠概率，若超过安全阈值，则强制调整任务分配以避免碰撞。此外，针对太空通信延迟，采用 “异步共识机制”，允许智能体在等待邻居信息时临时保留备选捆绑包，减少等待时间。

动态重分配机制：针对 RPO 任务中的不确定性（如智能体燃料不足、任务时间窗口偏移），设计基于事件触发的动态重分配策略。当某智能体检测到自身无法完成捆绑包中的任务时，通过局部通信向邻居广播 “任务释放” 消息，邻居智能体则启动新一轮捆绑构建与共识过程，快速完成任务的二次分配。

应用案例与研究展望

在国际空间站（ISS）维修任务的仿真场景中，基于改进 CBBA 的多智能体分配方案展现出显著优势：6 个维修机器需在 48 小时内完成 12 项任务（包括外部舱体检查、太阳能板修复等），算法在 10 分钟内收敛至最优分配方案，与集中式整数规划相比，计算时间减少 60%，且在 1 个机器人突发故障时，能在 5 分钟内完成任务重分配，任务总完成率仍保持 91%（集中式方案需重新全局计算，导致完成率降至 75%）。

未来，CBBA 在 RPO 规划任务中的研究可向三个方向深化：

1. 与强化学习结合：通过强化学习优化智能体的任务评估函数与共识规则，使算法能自适应复杂太空环境的动态变化，例如学习目标航天器轨道特性对任务收益的影响；

1. 鲁棒性提升：针对太空通信中断场景，设计 “预测性共识机制”，智能体基于历史数据预测邻居的任务选择偏好，减少对实时通信的依赖；

1. 多目标优化扩展：将任务分配与轨迹规划相结合，通过 CBBA 输出的任务序列约束智能体的轨迹优化方向，实现 “分配 - 轨迹” 联合优化，进一步提升 RPO 任务的整体效率。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 史安东.面向机场道面检测的区域任务分解与多机器人任务分配研究[D].南开大学,2022.

[2] 秦亚杰.高能效流水线模数转换器的研究与设计[D].复旦大学[2025-08-05].DOI:CNKI:CDMD:1.1013.102946.

[3] 颜骥,李相民,刘波.考虑时序约束的多智能体协同任务分配[J].控制与决策, 2015, 30(11):5.DOI:10.13195/j.kzyjc.2014.1114.

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