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基于多变异分组遗传算法的多机协同作业静态任务分配
被引量：
14
1
作者
王猛
赵博
+3 位作者
刘阳春
汪凤珠
伟利国
方宪法
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期19-28,共10页
为解决农业机械(简称农机)多机协同作业前的任务分配问题,提出了基于多变异分组遗传算法的同种农机多机协同作业静态任务分配方法。首先,根据农机合作社实际作业模式,基于农机性能参数和任务参数,综合考虑机群的作业时间、作业油耗和路...
为解决农业机械(简称农机)多机协同作业前的任务分配问题,提出了基于多变异分组遗传算法的同种农机多机协同作业静态任务分配方法。首先,根据农机合作社实际作业模式,基于农机性能参数和任务参数,综合考虑机群的作业时间、作业油耗和路程代价等因素,建立了多机协同代价函数;根据多机协同作业特点,构建了多变异分组遗传算法,设计了两段式编码、分组交叉算子和多种变异算子,并建立了农机多机协同作业静态任务分配模型;通过仿真试验对比分析了算法的性能,并采用不同的代价权重进行了任务分配仿真试验;最后,采用不同的权重对实际深松作业进行任务分配试验,对本文提出算法进行了验证。结果表明:在不同权重下,基于多变异分组遗传算法的多机协同静态任务分配的机群代价比实际作业代价降低了29.48%~55.00%,选取合理权重的静态任务分配具有较高的分配效率和分配性能,能够满足实际多机协同作业中任务分配的要求。
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关键词
农业机械
多机协同作业
静态任务分配
多变异分组遗传算法
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职称材料
一种基于任务排序的单操作员控制多无人机静态注意力分配模型
2
作者
吴宇航
黄忠华
李银林
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第S1期226-231,共6页
在单操作员监督控制多无人机进行搜索任务的场景下,为解决操作员的静态注意力分配问题,建立基于任务排序的静态注意力分配模型,目的是将合适的任务在合适的时间分配给操作员处理,实现任务的综合回报最大化。该模型对静态任务队列进行排...
在单操作员监督控制多无人机进行搜索任务的场景下,为解决操作员的静态注意力分配问题,建立基于任务排序的静态注意力分配模型,目的是将合适的任务在合适的时间分配给操作员处理,实现任务的综合回报最大化。该模型对静态任务队列进行排序,同时设定每一个任务的处理时长和任务执行后操作员的休息时长。采用MATLAB仿真实验验证,利用动态规划和免疫算法进行求解。实验结果表明,在静态任务队列的注意力分配中此模型获得的综合回报,大于基于先进先出原则的注意力分配方法获得的综合回报。
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关键词
兵器科学与技术
多无人机
单操作员
静态任务队列
注意力分配
任务排序
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职称材料
题名
基于多变异分组遗传算法的多机协同作业静态任务分配
被引量：
14
1
作者
王猛
赵博
刘阳春
汪凤珠
伟利国
方宪法
机构
中国农业机械化科学研究院土壤植物机器系统技术国家重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期19-28,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFD0700403)。
文摘
为解决农业机械(简称农机)多机协同作业前的任务分配问题,提出了基于多变异分组遗传算法的同种农机多机协同作业静态任务分配方法。首先,根据农机合作社实际作业模式,基于农机性能参数和任务参数,综合考虑机群的作业时间、作业油耗和路程代价等因素,建立了多机协同代价函数;根据多机协同作业特点,构建了多变异分组遗传算法,设计了两段式编码、分组交叉算子和多种变异算子,并建立了农机多机协同作业静态任务分配模型;通过仿真试验对比分析了算法的性能,并采用不同的代价权重进行了任务分配仿真试验;最后,采用不同的权重对实际深松作业进行任务分配试验,对本文提出算法进行了验证。结果表明:在不同权重下,基于多变异分组遗传算法的多机协同静态任务分配的机群代价比实际作业代价降低了29.48%~55.00%,选取合理权重的静态任务分配具有较高的分配效率和分配性能,能够满足实际多机协同作业中任务分配的要求。
关键词
农业机械
多机协同作业
静态任务分配
多变异分组遗传算法
Keywords
agricultural
machinery
multi-machine
cooperation
operation
static
task
allocation
multi-variable
group
genetic
algorithm
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
一种基于任务排序的单操作员控制多无人机静态注意力分配模型
2
作者
吴宇航
黄忠华
李银林
机构
北京理工大学机电学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第S1期226-231,共6页
文摘
在单操作员监督控制多无人机进行搜索任务的场景下,为解决操作员的静态注意力分配问题,建立基于任务排序的静态注意力分配模型,目的是将合适的任务在合适的时间分配给操作员处理,实现任务的综合回报最大化。该模型对静态任务队列进行排序,同时设定每一个任务的处理时长和任务执行后操作员的休息时长。采用MATLAB仿真实验验证,利用动态规划和免疫算法进行求解。实验结果表明,在静态任务队列的注意力分配中此模型获得的综合回报,大于基于先进先出原则的注意力分配方法获得的综合回报。
关键词
兵器科学与技术
多无人机
单操作员
静态任务队列
注意力分配
任务排序
Keywords
ordnance
science
and
technology
multi-unmanned
aerial
vehicle
single-operator
static
task
queue
attention
allocation
task
scheduling
分类号
V249.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
V279
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多变异分组遗传算法的多机协同作业静态任务分配
王猛
赵博
刘阳春
汪凤珠
伟利国
方宪法
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
14
下载PDF
职称材料
2
一种基于任务排序的单操作员控制多无人机静态注意力分配模型
吴宇航
黄忠华
李银林
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
0
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职称材料
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