基于蚁群算法的多机协同作业任务规划

曹如月; 李世超; 季宇寒; 徐弘祯; 张漫; 李民赞

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基于蚁群算法的多机协同作业任务规划

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为了实现对农田动态环境中多机协同导航作业的调度管理,开展了基于蚁群算法的多机协同作业任务规划研究。将多机协同作业任务规划分为2个环节:任务分配和任务序列规划。首先,采用全局与局部相结合的方法,综合考虑路径代价和任务执行能力,建立了多机协同作业任务分配模型;然后,通过对比分析任务序列规划问题和旅行商问题,利用蚁群算法建立了农机作业的任务序列规划模型;最后,利用Matlab平台对基于蚁群算法的任务序列规划进行了仿真试验,根据涿州试验农场的实际地块信息,设置多组不同的任务集合,分析蚁群算法优化路径、各代最佳路径长度和平均长度以及适应度进化曲线。仿真结果表明,基于蚁群算法进行任务序列优化可以有效地降低路径代价,提高作业效率,算法运行时间均小于1s,满足多机协同作业的实时性需求。

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来源
《农业机械学报》 |2019年第b07期|34-39|共6页
作者
曹如月; 李世超; 季宇寒; 徐弘祯; 张漫; 李民赞;
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作者单位

中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室;

北京100083;

中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室;

北京100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电子技术、计算机技术在农业上的应用;
关键词
多机协同; 任务分配; 任务序列规划; 蚁群算法; 仿真;

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