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Heuristic reoptimization of time‐extended multi‐robot task allocation problems
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AI
DOI：10.1002/net.22217.png)
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摘要
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摘要在解决NP-难时间扩展多机器人任务分配（MRTA）问题时，提供高质量解决方案至关重要。重优化，即利用一个优化问题实例的已知解来寻求相似问题实例的解的概念，是该应用领域一个有前景且相对较新的研究领域。然而，目前尚不存在可保证最终解质量的近似时间扩展MRTA解决方案方法。我们研究了将任务插入或从时间扩展MRTA问题实例中删除的重优化问题。对于这两个问题，我们可以在满足一个温和假设的所有启发式算法上，给出结果近似比的上界为2的性能保证。此外，我们引入了特定的解决方案启发式算法，并证明如果仅考虑无时间约束的任务和同构机器人群体，这些启发式算法的近似比可以给出更小且紧的上界。对重优化启发式算法的结论性评估表明其在应用中表现出接近最优的性能。
AI总结
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