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针对群机器人协作任务规划问题，提出一种正交混沌蚁群算法（OCACA）对其进行求解．该算法的思想是首先采用正交法对任务目标进行聚类，然后利用混沌技术对蚁群初始解进行优化，改进初始个体质量，并用混沌扰动策略避免搜索进入局部最优，最终获得了总代价最优解．该算法将正交混沌蚁群算法首次应用于群机器人的任务规划中。成功解决了中大规模任务规划问题．仿真实验结果表明：正交混沌蚁群算法能提高多机器人执行任务的效率，同时也是解决多旅行商问题的另种新思路．