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隨著機器人技術的發(fā)展，機器人在我們日常生活的應用范圍越來越廣。多機器人任務分工與協(xié)調問題是多機器人協(xié)調領域的熱點問題，廣泛應用于工業(yè)、服務、軍事等領域，比如多機器人車輛裝配、機器人餐廳、多機器人偵察排雷等。多機器人任務分工與協(xié)調的目的是使每個機器人都承擔一部分任務，并且為每個機器人找到一個任務計劃滿足任務之間的偏序關系（即，先后順序關系），使得機器人完成任務的總代價最小，如時間最少、能耗最少等。通常，任務分工與協(xié)調問題可分為兩步：首先，將任務分割成幾個能被單獨執(zhí)行的子任務；其次，根據(jù)每個機器人的性質和需求進行分配。
近年來，學界或工業(yè)界提出大量關于多機器人任務分工與協(xié)調的方法。Dias等提出了一種基于市場法的分布式求解方法，解決了機器人團隊中復雜任務的有效分工問題；但是該方法只是局限于把復雜任務分割為用布爾邏輯算子表示的多個子任務，忽略了對任務進行均等化分割，導致機器人之間存在負載不平衡現(xiàn)象。Zhang等基于免疫算法和粒子群算法對裝配序列規(guī)劃問題展開研究，首先對這類問題設計命名規(guī)則，然后假定幾何可行性和一致性約束條件，即目標函數(shù)；雖然該算法能解決任務之間的偏序關系問題．但是卻忽略了任務分配過程中負荷不均等的問題。
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