ABSTRACT Detta dokument behandlar problemet med att ha ett team av mobila robotar för att besöka en uppsättning av mål platser. Detta problem är känt som multi-robot patrullering problem. I detta papper är problemet formulerat som en multipel resande säljare problem (MTSP) med en enda depå eller flera depå, som är en icke-deterministisk polynom-hård problem. Till skillnad från de flesta tidigare forskningsarbeten finns i verkliga tillämpningar kravet på att optimera den maximala ressträckan och den totala ressträckan samtidigt i stor utsträckning. I detta dokument föreslås en bi-objektiv myrkolonioptimering (ACO) baserad memetisk algoritm för att lösa problemet. I algoritmen är en enkel multi-ACO integrerad med en sekventiell variabel nedstigning. En kraftfull lokal optimeringsmetod för bi-objektiv MTSP föreslås för att förbättra kandidatlösningarna. Dessutom använder vi oss av tekniken för orderpreferens genom likhet med en idealisk lösningsmetod för att välja en rimlig lösning från den optimala Pareto. Genom beräkningsförsök demonstrerade vi fördelarna med vår algoritm jämfört med fyra andra befintliga algoritmer. Beräkningsresultat visar att den föreslagna algoritmen är lovande och effektiv för den bi-objektiva MTSP s. INDEX TERMS Ant kolonioptimering, memetisk algoritm, Pareto optimering, flera resande säljare problem.
Chen och Al. föreslå multi-robot patrullering problem genom att använda ant koloni optimering baserad memetisk algoritm, samtidigt optimera den maximala ressträcka och den totala ressträcka REF.
Ant Colony Optimization Based Memetic Algorithm to Solve Bi-Objective Multiple Traveling Salesmen Problem for Multi-Robot Systems
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}