1. 本选题研究的目的及意义
多机器人系统凭借其在灵活性、鲁棒性和效率方面的优势，在复杂任务执行中展现出巨大潜力，受到学术界和工业界的广泛关注。
任务分配作为多机器人系统协同作业的关键环节，直接影响着整体任务执行效率和资源利用率。
然而，随着机器人数量和任务复杂度的增加，多机器人任务分配问题往往呈现出高维度、非线性、动态变化等特点，传统方法难以有效解决。
2. 本选题国内外研究状况综述
多机器人任务分配问题一直是机器人领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在多机器人任务分配问题上取得了一些进展，主要集中在集中式任务分配方法、分布式任务分配方法以及基于智能算法的任务分配方法等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：1.深入分析多机器人任务分配问题的特点和难点，建立多机器人任务分配问题的数学模型，并对模型的关键参数和约束条件进行分析。
2.研究粒子群优化算法的基本原理、流程和优缺点，并针对多机器人任务分配问题的特点对粒子群优化算法进行改进，设计合适的编码方式、适应度函数和更新机制，提高算法的收敛速度和全局搜索能力。
3.构建多机器人仿真实验环境，利用该环境对所提出的基于粒子群优化算法的多机器人任务分配策略进行仿真实验，与其他经典的任务分配算法进行对比，验证算法的有效性和优越性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:收集和整理多机器人任务分配问题、粒子群优化算法等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.模型构建阶段:深入分析多机器人任务分配问题的特点，明确研究对象、目标和约束条件，建立适用于粒子群优化算法求解的数学模型，并对模型的关键参数进行分析。
3.算法设计阶段:研究粒子群优化算法的基本原理和改进策略，针对多机器人任务分配问题的特点设计高效的编码方式、适应度函数和更新机制，提高算法的收敛速度和全局搜索能力。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对多机器人任务分配问题，提出一种改进的粒子群优化算法。
针对传统粒子群优化算法在求解多机器人任务分配问题时存在早熟收敛、易陷入局部最优等问题，本研究将结合问题的特点对算法进行改进，例如引入自适应参数调整机制、设计新的粒子更新策略等，以提高算法的搜索效率和解的质量。
2.设计一种高效的编码方式和适应度函数。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王立群, 刘天斯, 王震. 多机器人协同任务分配方法综述[J]. 控制理论与应用, 2022, 39(3): 401-413.
2. 张超, 刘景华, 贾润泽, 等. 基于改进粒子群算法的无人机三维航迹规划[J]. 北京航空航天大学学报, 2021, 47(8): 1644-1652.
3. 刘明俊, 王硕, 孙宁, 等. 基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划[J]. 机器人, 2021, 43(5): 634-643.
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