异构多机器人系统的迭代聚类协同任务分配方法

针对异构多机器人系统的协同任务分配难题，研究者提出一种迭代聚类算法，将难以求解的全局优化问题拆分为较小的可解子问题，通过迭代形成机器人与任务的簇并在簇内优化分配，保证每次迭代整体效用单调提升。仿真中该算法在计算时间和解质量上均优于模拟退火和基于群体的拍卖方法，解质量优于享乐博弈方法。