多智能体编组协同任务分配：DLS-QGA算法优化

"本文主要探讨了多智能体编组协同任务分配的问题，通过定义任务、智能体编组和分配过程中的变量，构建了一个以最大化任务执行效率为目标的数学模型。在模型中，引入了考虑资源损耗的编组资源能力更新机制，提出了一种结合动态列表规划（DLS）和量子遗传算法（QGA）的混合任务分配算法。该算法利用动态列表规划选择待处理的任务，然后应用量子遗传算法为这些任务寻找最匹配的编组。通过实例验证，该方法在处理时序逻辑任务分配时能获得更优且更稳定的解决方案，适用于解决复杂的多智能体协作问题。关键词涉及智能体编组、任务分配、动态列表规划和量子遗传算法。" 本文研究的是多智能体系统中协同任务分配的重要问题，其目标是优化任务执行的效率。在智能体系统中，多个智能体协同工作以完成一系列任务，而如何高效、公平且有效地分配这些任务是关键挑战之一。作者首先定义了任务、智能体编组和分配过程中的关键变量，为问题建模奠定了基础。 建立的数学模型以最大化任务执行效率为核心，考虑了任务执行过程中资源的损耗。这要求在分配任务时不仅要考虑任务本身的特性，还要考虑智能体编组的资源能力和损耗情况，确保资源的有效利用和编组的持续运行能力。 为了解决这个复杂优化问题，作者提出了一个创新的混合算法——动态列表规划和量子遗传算法的结合（DLS-QGA）。DLS 负责选择需要处理的任务，依据任务的紧迫性和编组的当前状态，而QGA 则用于在大量可能的编组组合中搜索最优解，将任务分配给最适合的编组，以实现最佳的协同效果。 通过实际案例分析，DLS-QGA 算法在解决时序逻辑任务分配时表现出色，能生成更优且更稳定的任务分配方案，证明了算法的有效性和实用性。这种方法对于多智能体系统的任务管理，尤其是在军事、航空航天、机器人协作等领域具有重要的理论价值和应用潜力。 本文提出的多编组协同任务分配模型和DLS-QGA算法为解决复杂环境下的任务分配问题提供了一个新的视角和工具，有助于提高多智能体系统的整体性能和效率。