Аналитический обзор подходов к распределению задач в группах мобильных роботов на основе технологий мягких вычислений

Рассматривается использование различных типов эвристических алгоритмов на основе технологий мягких вычислений для распределения задач в группах мобильных роботов, выполняющих односложные операции в едином рабочем пространстве: генетические алгоритмы, муравьиные алгоритмы и искусственные нейронные сети. Показано, что данная задача является NP-сложной и ее решение прямым перебором для большого числа заданий невозможно. Исходная задача сведена к типовым NP-полным задачам: обобщенной задаче поиска оптимальной группы замкнутых маршрутов от одного депо и задаче коммивояжера. Представлены описание каждого из выбранных алгоритмов и сравнение их характеристик. Приводится пошаговый алгоритм работы с учетом выбранных генетических операторов и их параметров при заданном объеме популяции. Представлена общая структура разработанного алгоритма, позволяющего достаточно эффективно решить многокритериальную оптимизационную задачу с учетом временных затрат и интегрального критерия эффективности роботов, учитывающего энергетические затраты, функциональную насыщенность каждого агента группы и т.д. Показана возможность решения исходной задачи с использованием муравьиного алгоритма и обобщенного поиска оптимальной группы замкнутых маршрутов. Для многокритериальной оптимизации показана возможность линейной свертки полученного векторного критерия оптимальности за счет введения дополнительных параметров, характеризующих групповое управление: общее КПД функционирования всех роботов, затраты энергии на функционирование группы поддержки и энергия на размещение одного робота на рабочем поле. Для решения задачи распределения заданий с использованием нейронной сети Хопфилда произведено ее представление в виде графа, полученного в ходе перехода от обобщенной задачи поиска оптимальной группы замкнутых маршрутов от одного депо к задаче коммивояжера. Показателем качества выбран суммарный путь, пройденный каждым из роботов группы.