[发明专利]一种无人驾驶运输装置的任务分配方法

说明书

本发明公开了一种无人驾驶运输装置的任务分配方法，在构造虚拟运输装置来补齐分配矩阵的过程中，提出了基于不同约束条件下寻找不同数量“能者”的策略，提出了能力差距的概念，给出了用不同数量的“能者”补齐分配方阵机制；在此基础上，本发明利用了分配机制，从理论上保证了分配结果的最优性。本发明的有益效果在于：在非均衡多任务分配问题中，能力越强的无人运输装置应该承接更多的运输任务，才能使总体运输成本最优。基于本发明的运输调度能够给出最优的任务调度方案，使物质运输总成本最低。

技术领域

本发明属于一种任务分配方法，具体涉及一种运输装置的任务分配方法。

背景技术

无人驾驶汽车被越来越广泛的应用于物质运输领域，像港口的集装箱运输、工业园区里的物流调度、大型小区的快递运输等。在这些应用场景中，往往是由多台不同性能的无人运输装置组成编队用于灵活执行多个运输任务。比如说无人运输装置大小不同，运输任务目的地不同，运输能力不同，导致每一台无人运输装置执行不同的运输任务都需要付出不同的运输成本(包括运输时间、油耗等)。另外，现实生活中，往往是运输任务数量多于运输装置的数量，往往导致同一台无人运输装置需要执行多趟运输任务。因此，如何合理的分配任务，使完成任务所付出的总成本最低，具有很大的经济应用价值。

多任务分配问题可以分为平衡任务分配和非平衡任务分配两类，以无人运输装置执行运输任务为例：平衡任务分配指无人运输装置数量与所要执行的运输任务数量相等，任务和运输装置一对一分配，分配方案使其运输所需要的代价总和最小；非平衡任务分配指无人运输装置数量小于运输任务数量，因此为了完成任务，必然需要部分无人运输装置承担多项运输任务，分配方案使完成任务的代价总和最小。而在现实应用中，为了节省资源，往往是运输任务的数量多于运输装置的数量。

因此，该无人运输装置运输任务分配问题可以描述成：假设有m台无人运输装置(记为V)需要执行n项运输任务(记为T)，其中mn。C_ij表示第i台无人运输装置执行第j项运输任务所需的运输成本，当第i台无人运输装置执行第j项运输任务时，记为X_ij＝1，否则记为X_ij＝0。那么运输任务分配问题就是求最小，即所需要付出的总运输成本最小。其中约束条件：

公式(1)表示对第i台无人运输装置，至少需要执行一项运输任务；公式(2)表示对于第j项任务，只能由某一台无人运输装置唯一执行。

对于这类运输任务分配问题，现有较多的分配方法，如拍卖算法、遗传算法、模拟退火分配方法等，但是传统的算法只能解决平衡任务的分配问题，而遗传算法等智能算法又不能保证结果最优。为了解决非平衡任务的最优分配问题，也有提出利用多极点多次匹配寻优方法来解决非平衡任务的分配问题，但是更多的是采用类多旅行商问题的解决方案，如利用遗传算法来寻找近似最优解。

上述方法都没有完全解决该类不平衡任务最优分配问题，尤其是对任务执行者在不同约束条件下如何最优分配的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无人驾驶运输装置的任务分配方法，它能够解决该类不平衡任务最优分配问题，尤其是对任务执行者在不同约束条件下如何进行任务分配的问题。

本发明提出的一种无人驾驶运输装置的任务分配方法，包括如下步骤：

S1：确定无人运输装置数量，运输任务数量，运输成本矩阵；

S2：得到需要额外寻找k台无人运输装置；

S3：根据运输约束条件，由运输能力最强的p台无人运输装置构造出k台拟承担运输任务的无人运输装置，与原有的m台无人运输装置一起对n个任务进行分配，组成n×n的分配方阵NC；