多智能体系统分布式任务分配文献综述

1. 选题背景和意义：

近年来,由于多智能体系统在社会、工业和国防等领域具有十分广泛的应用前景,包括传感网络、无人机编队系统、多机器人合作系统、网络自动化与智能化、商业管理等,引起大量科研人员的广泛关注。

其中，自上世纪 50 年代工业机器人的诞生，专注于机器人技术的研究一直在进行着，随着机器人技术与应用的迅速发展，机器人在现在的生产活动中占据着重要的作用。

但随着社会生产活动的复杂化，工作环境也变得更加复杂，单个机器人进行任务活动已经无法满足人们的需求，尤其是面对复杂、分布式的任务，单个机器人即使功能多么完善，结构多么复杂，都无法很好地完成任务，甚至无法完成任务。相反，采取多个简单的机器人来合作完成复杂机器人无法完成的任务，由于其展现的惊人的简易性和高效性，成为现在研究发展的主要方向，在工业、军事、医疗、航空航天、城市搜索救援、交通运输控制、服务业等领域具有广阔的应用前景。

在这些系统系统执行的过程中，如何使得多机器人系统能够有条不紊、高效的合作，避免冲突，节省资源，则是首要解决的问题。多机器人的任务分配就是在任务执行之前，根据多机器人系统中的机器人情况和任务的分布情况，来合理分配任务的执行者和任务执行顺序，使得系统能够合理高效的完成任务。多机器人的任务分配问题是多机器人系统研究的最根本所在，也是最基础的问题，它直接决定了系统是否能够更高效的完成任务，决定了整个系统智能性的高低。

1. 课题关键问题及难点：

课题旨在掌握现有的任务分配算法，并针对多机器人围捕任务，以现有算法为基础改进，设计新的任务分配算法并通过仿真试验验证。

多机器人的围捕问题：在二维平面上，有若干个围捕机器人与目标机器人，围捕机器人与目标机器人的初始位置均为随机, 彼此位置未知, 围捕机器人之间的位置已知。当围捕任务下达给围捕机器人后，围捕机器人对目标机器人按一定策略进行搜索，搜索过程中如果某一个围捕机器人发现了目标机器人，则会通知其他围捕机器人，其他的围捕机器人向目标机器人靠近，直到满足一定条件后对目标机器人进行围捕，如果围捕过程中目标机器人脱离感知范围，则重新进行搜索。围捕机器人按一定条件将目标机器人包围无法逃脱即目标机器人被成功围捕。目标机器人在被发现时采取一定策略试图“逃跑”。

关键问题1：改进现有算法

解决思路：1改进现有算法使其获得更优化的解或更快的反应速度

2 针对具体问题，建立新的评价标准使获得的解更满足实际需求

关键问题2：设计新的任务分配算法