面向多目标优化的多AUVs群体协同任务分配的开题报告

面向多目标优化的多AUVs群体协同任务分配的开题报告1.研究背景与意义随着近年来无人水下机器人技术的不断发展，对于多机器人系统的研究也日益增多。在大多数水下机器人应用场景中，如海洋勘探、环境监测、海洋资源开发等，经常需要多艘自主无人水下机器人进行协作完成任务，同时如何对这些机器人进行任务分配也是水下机器人研究中的重要问题之一。针对多水下机器人系统的任务分配问题，传统研究方法主要集中在针对单一目标的单机器人任务分配上，如路径规划、目标搜索等。而在多目标优化方面，往往采用与单目标优化算法不同的多目标优化算法进行求解。但是，由于目前大多数的多目标优化算法在高维、动态环境下计算复杂度较高，难以直接应用于协同多AUVs任务分配上，因此需要针对多AUVs任务分配问题提出高效的多目标优化算法。在水下机器人的协作中，往往涉及到多目标，比如多机器人的探测任务，需要覆盖尽量多的区域、发现尽量多的目标并在测量误差要求范围内确定目标位置等。因此，如何同时考虑多目标方面的任务分配问题是水下机器人群体协作中的重要问题。2.研究内容本文将研究面向多目标优化的多AUVs群体协同任务分配问题，主要研究内容包括：（1）多目标优化算法研究针对多AUVs群体协同任务分配问题，本文将尝试采用多目标优化算法进行求解。研究多目标算法在高维动态环境下的性能表现，探寻最适合多AUVs群体协同任务分配问题的算法。（2）任务分配模型构建基于实际场景，分析多机器人群体协同任务的结构特征，构建相应的任务分配模型。通过建立约束条件、优化目标函数等方式，得到多目标优化问题的数学表达式。（3）算法求解与实验验证针对多目标优化算法的性能表现和任务分配模型的优化问题，进行算法求解和实验验证。通过实验数据分析，对算法进行性能评估，验证所提出的多目标优化算法在多AUVs群体协同任务分配问题上的实用性和有效性。3.研究方法本文研究方法主要包括以下几个方面：（1）文献调研通过查阅大量文献，了解目前多机器人任务分配和多目标优化算法的研究现状，并对相应算法进行评价和选择。（2）建模和算法设计针对所构建的任务分配模型，提出基于多目标优化算法的求解方法，在结合实际应用场景中的约束条件和性能要求，得到优化后的任务分配方案。（3）算法实现与实验验证采用MATLAB、Python等算法工具，对所提出的多目标优化算法进行程序实现，并进行实际场景下的实验验证，对算法进行性能评估。4.研究成果本文研究成果主要包括：（1）针对多目标优化多AUVs群体协同任务分配问题，提出适用于高维、动态环境下的多目标优化算法；（2）通过构建任务分配模型，确定多目标优化问题的数学表达式，并利用所提出的算法得到任务分配方案；（3）通过实验验证，对多目标优化算法进行性能评估，证明所提出的算法在多AUVs群体协同任务分配中的实用性和有效性。5.研究展望本文研究仍然存在以下几个问题：（1）研究的多目标优化算法的复杂度问题，需要更精确的复杂度分析，并提出更高效的算法；（2）考虑多种实际应用场景下的任务需求，进一步完善任务分配模型的构建和优化；（3