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随着机器人技术的发展，机器人在我们日常生活的应用范围越来越广。多机器人任务分工与协调问题是多机器人协调领域的热点问题，广泛应用于工业、服务、军事等领域，比如多机器人车辆装配、机器人餐厅、多机器人侦察排雷等。多机器人任务分工与协调的目的是使每个机器人都承担一部分任务，并且为每个机器人找到一个任务计划满足任务之间的偏序关系（即，先后顺序关系），使得机器人完成任务的总代价最小，如时间最少、能耗最少等。通常，任务分工与协调问题可分为两步：首先，将任务分割成几个能被单独执行的子任务；其次，根据每个机器人的性质和需求进行分配。
近年来，学界或工业界提出大量关于多机器人任务分工与协调的方法。Dias等提出了一种基于市场法的分布式求解方法，解决了机器人团队中复杂任务的有效分工问题；但是该方法只是局限于把复杂任务分割为用布尔逻辑算子表示的多个子任务，忽略了对任务进行均等化分割，导致机器人之间存在负载不平衡现象。Zhang等基于免疫算法和粒子群算法对装配序列规划问题展开研究，首先对这类问题设计命名规则，然后假定几何可行性和一致性约束条件，即目标函数；虽然该算法能解决任务之间的偏序关系问题．但是却忽略了任务分配过程中负荷不均等的问题。
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