基于拍卖的多智能体任务分配应急救援研究.pdf

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1、·1O·工业仪表与自动化装置2015年第5期基于拍卖的多智能体任务分配应急救援研究李艳波，崔敏，王爱民，何运来，曹清源(1．长安大学电子与控制工程学院，西安710064；2．哈尔滨工业大学建筑设计研究院，哈尔滨150090)摘要：机器人多智能体系统(MAS)可用于交通检测和航空航天等领域的应急救援。在复杂的无人动态环境中，如何根据现场环境和救援资源合理地分配任务，控制异构的救援机器人多智能体系统在最短的时间内有效地完成救援任务是亟待解决的重要问题。该文提出一种改进的基于拍卖的多智能体任务分配算法，算法中多个救援机器人作为智能体，组成应急救援系统。试验表明，运用该

2、算法通过优化的任务分配，能够实现多机器人的相互协调与合作，完成不同等级的救援任务。关键词：多智能体系统；应急救援；任务分配中图分类号：TP242．6文献标志码：A文章编号：1000—0682(2015)05—0010—04Researchofurgentrescuebasedonauctionmulti--agentsystemLIYanbo，CUtMin，WANGAimin，HEYunlai，CAOQingyuan(1．SchoolofElectronicsandControlEngineering，Chang'anUniversity，Xi'an710064

3、，China；2．[nstituteofArchitecturalDesign，HarbinInstituteofTechnology，Harbin150090，China)Abstract：Multi—AgentSystem(MAS)canbeusedinemergencyrescueoftrafficmonitorandavia—tionfieldect．Itisapivotalquestionabouthowtocontrolexistingrescuerobottrooptofinishtherescuetaskeffectivelyintheshort

4、esttimeinacomplexunmanneddynamicenvironmentaccordingtothealloca—tionoftherescuetaskwiththespotenvironmentandexistingresource．Theresearchintroducesmodifiedmulti——agenttaskallocationalgorithmbasedonauctiononthebasisoftheconditionofspotenvironmentandrobotsitself．Inthealgorithm，oneroboti

5、sasinglemulti—agent，SOalltherobotsconstituteemer—gencyrescuesystemtosimulateMAS．Testsshowthat，accordingtotheoptimizedmulti—agenttaskallo—cation，itcanrealizethecooperationofmulti—agentrobottofinishtherescuetaskwithvariousoflevelsandkinds．Keywords：multi—agentsystem；urgentrescue；taskall

6、ocation是，在复杂的无人动态环境中，如何根据现场环境和0引言现有资源合理地分配任务，控制异构的救援机器人近年来，多智能体系统(Multi—AgentSystem，队(即多智能体系统，后同)在最短的时间内有效地MAS)成为分布式人工智能(DistributedArtificialIn—完成任务。任务分配方法目前主要有集中式和分布telligence，DAI)研究的热点，在应急救援方面有广式2种。集中式通过中心智能体从当前局势出阔的发展前景。例如在火灾现场，环境瞬息万变，目发，将任务分解分配。而分布式中，Gerkey等人设标任务也相对复杂，采用多个智能体往往能

7、更迅速、计了一个基于拍卖的任务分配系统MURDOCH。更有效地完成一些单个智能体难以完成的任务J。文献[4—5]中采用基于拍卖的多智能体任务(AB·为了达到多智能体协同救援，所需研究的核心问题TA)／(ABGC)算法进行任务分配，该种算法采用谁发现谁拍卖的原则，但是此种方法需要智能体每时收稿日期：2015—03—18每刻在现场巡逻行走。文献[6]中采用基于竞拍合基金项目：中国博士后科学基金项目(2013M542310)；长安大同网的任务最优分配，该种分配方式中Manager智学中央高校基本科研业务费专项资金项目(310832151088)，陕西省能体负责对任务进

8、行评估、分解和监督任务完