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🔥 内容介绍
在多机器人系统中，任务分配是一个关键问题，它决定了机器人如何分配给任务，以最大化系统效率和性能。传统的任务分配方法通常基于集中式或分布式算法，这些算法可能难以处理复杂和动态的环境。
市场方法提供了一种替代方案，它模拟了一个经济市场，其中机器人作为代理人，任务作为商品。代理人根据任务的价值和成本竞标任务，市场机制通过供需关系分配任务。
市场方法
市场方法的基本思想是将任务分配问题转化为一个市场经济问题。在这个市场中：
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机器人是代理人，它们可以竞标任务。
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任务是商品，它们具有价值和成本。
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市场机制根据供需关系分配任务。
市场机制通常包括以下步骤：
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**任务发布：**任务发布者发布任务，指定任务的价值和成本。
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**竞标：**代理人根据任务的价值和成本提交竞标。
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**匹配：**市场机制根据供需关系将代理人与任务匹配。
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**分配：**任务分配给获胜的代理人。
市场方法的优势
市场方法具有以下优势：
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**分布式：**市场方法是分布式的，这意味着代理人可以独立地做出决策，而无需与中央协调器通信。
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**自适应：**市场机制可以自动适应环境的变化，例如任务的价值和成本的变化。
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**鲁棒：**市场方法对代理人的故障和任务的动态变化具有鲁棒性。
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**可扩展：**市场方法可以扩展到处理大量代理人和任务。
市场方法的应用
市场方法已被广泛应用于解决各种多机器人任务分配问题，包括：
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**资源分配：**分配有限的资源（例如传感器或通信信道）给机器人。
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**任务规划：**规划机器人执行任务的顺序和时间。
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**编队控制：**控制机器人形成和保持特定编队。
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**搜索和救援：**分配机器人搜索和救援区域。
结论
基于市场的方法提供了一种有效且可扩展的方法来解决多机器人任务分配问题。通过模拟经济市场，市场方法可以实现分布式、自适应和鲁棒的任务分配。市场方法已被广泛应用于各种多机器人应用中，并有望在未来继续发挥重要作用。机器人和任务可能无法完全了解其他参与者的能力和偏好。
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**策略博弈：**机器人和任务可能采用策略博弈，以获取最大利益，从而影响分配结果。
结论
基于市场方法求解多机器人任务分配问题是一种有效的方法，它具有分布式、可扩展、适应性和优化目标函数的优点。虽然存在一些局限性，但市场方法在机器人编队、仓库管理、应急响应和无人机集群等领域得到广泛应用。随着机器人技术和人工智能的不断发展，基于市场方法的任务分配问题将继续得到深入研究和应用。
📣 部分代码
tasks(i).ID=i; % Task idxtasks(i).t=5; % Time required to finishtasks(i).w=5; % Weights in this task to carryx=(ceil(rand*A))-0.5;y=(ceil(rand*A))-0.5;z=0;while getOccupancy(map,[x y])x=(ceil(rand*A))-0.5;y=(ceil(rand*A))-0.5;end% x=tasksposM(i,1);% y=tasksposM(i,1);tasks(i).pos=[x;y];tasks(i).nod=0;tasks(i).cluster=0;endtasksposM= [tasks(1,:).pos]';for i=1:n_agentsagents(i).ID=i; %Indxagents(i).v=5; % Max velocity in m/sagents(i).EL=100; % Electric charge levelagents(i).w=5; % Max weight to carry in Kgagents(i).current_pos = n_tasks+i; % Position in mape (random)x=((ceil(rand*A))-0.5);y=((ceil(rand*A))-0.5);z=0;while getOccupancy(map,[x y])x=((ceil(rand*A))-0.5);y=((ceil(rand*A))-0.5);end% x=agentsposM(i,1);% y=agentsposM(i,2);agents(i).pos=[x;y];agents(i).assgintask=0;agents(i).cost=0;agents(i).nod=0;agents(i).nod_path_x_y=0;endagentsposM = [agents(1,:).pos]';%% creat a nod position for each agent and task to make path planingfor i=1:n_agentsnod_numm = find(nod_list_x_y(2,:)==agentsposM(i,1)& nod_list_x_y(3,:)==agentsposM(i,2));agents(i).nod=nod_numm;endfor i=1:n_tasksnod_numm = find(nod_list_x_y(2,:)==tasksposM(i,1)& nod_list_x_y(3,:)==tasksposM(i,2));tasks(i).nod=nod_numm;end%% modling matrax distances btween each taks and onther and robotdistances =zeros(n_tasks+n_agents,n_ta
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-845446.html
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-845446.html
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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