基于K-means和离散粒子群算法的无人车任务分配方法

摘要

本发明公开了一种基于K‑means和离散粒子群算法的多无人车任务分配方法，包括以下步骤：S1、物流场景信息初始化；S2、物流任务打包：使用K‑means算法确定最佳打包结果，其打包个数为k；S3、取k辆可用无人车，匹配每个任务包的执行无人车；S4、对每一辆无人车用离散粒子群算法确定其任务序列。本发明的方法结合聚类思想和群智优化算法对多无人车任务分配问题进行解答，使用离散化的粒子群算法进行多无人车的任务分配，粒子群算法的收敛速度快，离散化的迭代方式使算法更适用于实际的物流场景。并且在使用粒子群算法前先用K‑means聚类算法对任务进行打包，极大地减小了解空间的大小，提高了任务分配效率。