基于多智能体的巡逻任务分配和路径优化方法研究

作者：师文喜; 付艳云; 赵学义; 刘海强; 李鹏

来源：中国电子科学研究院学报, 2021, 16(07): 633-638.

• 巡逻规划
• 任务分配
• 选址优化
• 遗传算法
• 多旅行商问题

合理有效的巡逻任务规划对于提高街面"见警率"和巡逻力度、加强社会面动态防控工作具有重要意义,由于巡逻任务规划具有多任务、多约束、多目标等特点,极大增加了建立任务分配算法的难度。面向协同巡逻中任务分配和路径优化问题,提出了一种集成的仿真优化框架,采用基于仿真的方法,将进化算法与优化实验相结合进行协同优化。针对巡逻的人机协同以及选址问题,追求任务分配和路径优化综合代价最小建立二层优化模型,结合多智能体遗传算法和Opt Quest优化实验构建巡逻方案,设计案例验证模型,同时实现规划结果的GIS可视化。仿真结果验证了模型和算法的有效性,该方法具有较强可扩展性,可解决多巡逻和多地址环境下的多目标优化调度问题。

• 单位
  北京城市系统工程研究中心