【摘 要】
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研究多机器人任务分配的目的是提高智能工厂中机器人完成任务的效率。针对现有算法在处理大规模、多约束的多机器人任务分配存在不足的问题，提出了一种结合遗传算法和滚动调度的算法（ABGARS）。首先在遗传算法中采用基于有向无环图的编码方式以高效处理任务之间的优先级约束；接着在遗传算法的初始种群中加入先验知识以提高算法的搜索效率；最后设计了基于任务组的滚动调度策略用于减小求解问题的规模，从而实现对大规模问题
【基金项目】
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国家重点研发计划“智能机器人”重点专项（2020YFB1313300）； 深圳市科技计划资助项目（KQTD2016113010470345）； 深圳市人工智能与机器人研究院探索性研究项目（AC01202101103）； 五邑大学横向课题项目（33520098）；
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研究多机器人任务分配的目的是提高智能工厂中机器人完成任务的效率。针对现有算法在处理大规模、多约束的多机器人任务分配存在不足的问题，提出了一种结合遗传算法和滚动调度的算法（ABGARS）。首先在遗传算法中采用基于有向无环图的编码方式以高效处理任务之间的优先级约束；接着在遗传算法的初始种群中加入先验知识以提高算法的搜索效率；最后设计了基于任务组的滚动调度策略用于减小求解问题的规模，从而实现对大规模问题的高效求解。在大规模问题实例下的实验结果表明，与构造性启发式算法（CHA）、最小化干扰算法（MIA）、基于惩罚策略的遗传算法（GAPS）相比，提出的算法生成的方案的平均订单完成时间分别缩短了30.02%、16.86%、75.65%，这表明提出的算法能有效缩短了订单的平均等待时间，并提升了多机器人任务分配效率。
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