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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海)

摘要：本发明公开了一种面向织材行业的异构多机器人任务调度方法及系统，包括以下步骤：建立织材行业角色任务分配模型；根据机织自动化生产线整体工艺要求构建任务序列表；中央控制器根据改进蚁群算法将任务序列表中任务进行分配，将相应任务分配给最适合的机器人进行执行。本发明通过角色分配机制将机织各个工艺转化为多机器人的相应角色，引入角色效益值，将每个机器人对应角色所设的角色效益值用于蚁群算法改进，可更好地实现异构多机器人的任务分配。

主权项：1.一种面向织材行业的异构多机器人任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据织材行业具体工艺要求和生产需求，建立由工艺特点和生产任务构成的角色任务分配模型；S2：基于所述角色任务分配模型，根据各异构机器人的性能条件和约束条件，构建任务可执行列表；S3：根据改进蚁群算法，在机织自动化生产线中央控制器中对所述任务可执行列表中任务进行分配，满足各异构机器人角色要求；所述S1中，根据织材行业具体工艺要求和生产需求，建立由工艺特点和生产任务构成的角色任务分配模型的方法包括：根据角色任务分配模型中任务与角色的三种关系：角色与任务间的映射关系，任务具体功能需要多个角色共同承担，而一个角色应用于多个不同任务；角色间的协作关系；规划任务在每个角色间的分工和合作关系，使各个角色在当前关系框架下进行优化组合；角色间的动态转换关系；多机器人系统在动态移动时依据当时环境条件和各系统成员信息转换当前系统成员角色；将织材行业工艺分配成理纱角色、整经角色、浆纱角色、穿筘角色、织布角色、打包角色以及AGV角色；根据角色分配对多机器人协作系统进行建模，设织材行业生产线中工艺角色craftrole为,i=1,2,…,n1，n1为该生产线工艺个数；运输角色transportrole为,i=1,2,…,n2，n2为该生产线AGV承担的运输角色个数；固定任务,i=1,2,…,n，n为任务个数；运输任务,i=1,2,…,n，n为任务个数的位置坐标；执行任务的机器人Robot类型，i=1,2,3,…,M，M为生产线使用的机器人不同类型个数，机器人的位置；基于建立的模型，引入角色效益矩阵，其中，对于m个不同类型机器人，n1+n2个角色，角色效益矩阵是一个的矩阵： 其中，表示机器人扮演工艺角色或者运输角色的效益值，所述效益值选择0-1，对每一行中所有值之和为1，承担工艺角色和运输角色隔开，即承担工艺角色的机器人其对应运输角色效益值为0，承担运输角色的机器人其对应工艺角色效益值为0；基于所述角色效益矩阵，完成角色任务分配模型的构建；所述S3中，根据改进蚁群算法，在机织自动化生产线中央控制器中对所述任务可执行列表中任务进行分配，满足各异构机器人角色要求的方法包括：S3.1：将蚁群算法中单一启发函数改为双启发函数：一个蚂蚁是通过各异构机器人的性能要求即执行任务所需要的代价能力选择任务；另一个是蚂蚁通过各异构机器人的角色效应值选择相应机器人；选择机器人所经历路径最短，公式为： 其中表示机器人与任务位置的距离，x和y代表相应机器人和任务的位置坐标；此时机器人选择时采用机器人电量消耗速度作为启发函数，启发函数公式： 其中为任务选择启发函数，E1为该机器人电量消耗系数，表示电量消耗速度，为修正因子，防止分子为0使无穷大；选择机器人角色效应值最大值，公式为： 其中为机器人选择启发函数，E2为该机器人角色效益增幅系数，表示当前机器人，max是取内部数据最大值，表示机器人扮演工艺角色或者运输角色的效益值，n1和n2分别为固定任务和运输任务个数，为修正因子，防止使为0；启发函数选择完成后，进行信息素选择；选择步骤如下：S3.2：假设有m个异构机器人则有m个信息素，单信息素每次只有一个蚂蚁被选中，以路径长短做为信息素更新，m个信息素则每次会有m个蚂蚁被选中，这选中的m只蚂蚁作为同一组蚂蚁，在信息素迭代时以这组蚂蚁完成任务所经历路径长度总和在整个迭代中所有组蚂蚁经历路径长度总和的比例确定；根据每组蚂蚁的经历路径长度为信息素，使用种群中所有组蚂蚁游历完所有城市后的路径长度总和计算各组蚂蚁应更新的信息素含量，若m组蚂蚁游历历经长度中最大值为，最小值为，若其中某组蚂蚁遍历的时间为L，则该组蚂蚁增加的信息素为： ，其中，是任务点i前往任务点j该组蚂蚁所释放的信息素；Q，都为权重参数，值越大则该组蚂蚁更新的信息素与最大值差距越大，该组蚂蚁的路线越容易被淘汰，每组蚂蚁增加信息素时，只增加本组内蚂蚁经过的路线的信息素；为内部信息素权重系数，取0~1，值越大则距离长度对信息素影响越大；进行信息素更新时的信息素更新公式为：，其中，为信息素挥发因子，为迭代次数，为编号为s的蚂蚁组中每个蚂蚁从i任务点前往j任务点的信息素含量总和；定义第k个任务点被访问的信息素含量为，信息素综合表达公式如下： ，其中，表示编号为s的蚂蚁组中每个蚂蚁在i任务点前往j任务点的信息素含量和，为编号为s的蚂蚁组的信息素含量在总信息素含量中的权重系数，m为异构机器人个数；选择好启发函数和信息素迭代方法后，如若仍有任务未确立对应机器人负责，则首先通过轮盘赌函数去确立任务，公式如下： 为选择k任务的概率，是选择前往k任务处的的信息素综合含量，是任务选择启发函数，n是所有可供选择的任务数量，j是n个任务中的其中一个任务；选择好任务后，再通过轮盘赌函数确定相对应负责机器人，公式如下： 为选择机器人的概率，是选择机器人选择某一任务处的信息素综合含量，是机器人选择启发函数，n为机器人的数量，j为n个机器人中的其中一个机器人；当所有任务都选择完成后进行总信息素迭代，然后根据迭代次数选择是否循环运算蚁群算法；最终算法结束获取织材行业异构多机器人最佳任务调度方案。

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