本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)軟件領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法及裝置、用戶設(shè)備。

背景技術(shù)：

在生活中經(jīng)常遇到這樣的問(wèn)題，某單位需完成n項(xiàng)任務(wù)，恰好有m個(gè)人可承擔(dān)這些任務(wù)。由于每個(gè)人精力有限只能完成一定數(shù)量的任務(wù)。于是產(chǎn)生應(yīng)指派哪些人去完成哪些任務(wù)，使完成n項(xiàng)任務(wù)的總效率最高，或所需總時(shí)間最小的問(wèn)題。

以上所描述的就是指派問(wèn)題，指派問(wèn)題是運(yùn)籌學(xué)中的一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題。在企業(yè)中，通常需要為多個(gè)任務(wù)進(jìn)行人員指派。或者說(shuō)，一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)可以分為多個(gè)子任務(wù)，需要為這些子任務(wù)進(jìn)行人員指派。這類問(wèn)題的經(jīng)典解法是，考慮員工完成各項(xiàng)任務(wù)的時(shí)間或者完成任務(wù)的損耗，建立矩陣，利用匈牙利算法找出一個(gè)效益最大的人員指派。匈牙利算法的流程如下：

第一步，使指派問(wèn)題的系數(shù)矩陣經(jīng)變換，在各行各列中都出現(xiàn)0元素；

(1)從系數(shù)矩陣的每行元素減去該行的最小元素；

(2)再?gòu)乃孟禂?shù)矩陣的每列元素中減去該列的最小元素。

第二步，進(jìn)行試指派.若此時(shí)得到的mpn，應(yīng)回到第一步，重新對(duì)系數(shù)矩陣進(jìn)行變換。但要把第一步的過(guò)程改為：

(1)從系數(shù)矩陣的每列元素減去該列的最小元素；

(2)再?gòu)乃孟禂?shù)矩陣的每行元素中減去該行的最小元素。這樣做就使得新矩陣的0元素比較多些。

第三步，再進(jìn)入第二步進(jìn)行試指派就可以得到最優(yōu)解，利用前面的性質(zhì)可以證明這個(gè)最優(yōu)解就是我們所要求的原問(wèn)題的最優(yōu)解。

匈牙利算法主要適用于問(wèn)題規(guī)模不大時(shí)進(jìn)行手工計(jì)算，難于編程在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)。指派問(wèn)題有著十分廣泛的應(yīng)用，它可用于建立某些決策支持系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法及裝置、用戶設(shè)備，能通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)處理較大規(guī)模的指派問(wèn)題，并且能降低時(shí)間復(fù)雜度。

本發(fā)明實(shí)施例第一方面公開(kāi)一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法，包括：

獲取任務(wù)指派信息，其中，所述任務(wù)指派信息包括m個(gè)機(jī)器人，n項(xiàng)任務(wù)，每項(xiàng)任務(wù)至少需要p個(gè)機(jī)器人去完成，每個(gè)機(jī)器人最多完成q項(xiàng)任務(wù)；

判斷所述任務(wù)指派信息中，機(jī)器人的移動(dòng)距離是否為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況；

如果判斷出機(jī)器人的移動(dòng)距離不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)，則根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模；

根據(jù)所述最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模獲取最優(yōu)解。

作為一種可選的實(shí)施方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面中，在判斷所述任務(wù)指派信息中，機(jī)器人的移動(dòng)距離是否為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況的步驟之后，所述方法還包括：

如果判斷出機(jī)器人的移動(dòng)距離不是不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況時(shí)，則根據(jù)貪心算法獲取最優(yōu)解。

作為一種可選的實(shí)施方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面中，所述根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模獲取最優(yōu)解的步驟包括：

獲取當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)最大流；

根據(jù)邊費(fèi)用判斷是否能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少；

如果是，則對(duì)所述邊流量進(jìn)行調(diào)整，獲取新的最大流，直至不能繼續(xù)調(diào)整；

如果否，則當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)最大流和對(duì)應(yīng)的邊費(fèi)用即為最優(yōu)解。

作為一種可選的實(shí)施方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面中，所述根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模獲取最優(yōu)解的步驟包括：

獲取初始流，所述初始流為所有流鏈中費(fèi)用最??；

判斷是否能尋找一條自源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，使得所述增流鏈為所有增流鏈中費(fèi)用最??；

如果否，則所述初始流和對(duì)應(yīng)的邊費(fèi)用即為最優(yōu)解；

如果是，則將所述增流鏈作為新的初始流繼續(xù)查找新的增流鏈，直至獲取最優(yōu)解。

作為一種可選的實(shí)施方式，在本發(fā)明實(shí)施例第一方面中，根據(jù)貪心算法獲取最優(yōu)解的步驟包括：

在未定序的機(jī)器人中，逐個(gè)獲取機(jī)器人在未完成的任務(wù)節(jié)點(diǎn)中完成q項(xiàng)任務(wù)需要走的最短路徑，所述最短路徑為對(duì)應(yīng)機(jī)器人的定序；

當(dāng)將一個(gè)機(jī)器人定序時(shí)，判斷是否有任務(wù)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)被p個(gè)機(jī)器人執(zhí)行；

如果是，則將該任務(wù)節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為已完成；

直到將所有機(jī)器人定序時(shí)，得到最優(yōu)解。

本發(fā)明實(shí)施例第二方面公開(kāi)一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的裝置，包括：

任務(wù)指派信息獲取模塊，用于獲取任務(wù)指派信息，其中，所述任務(wù)指派信息包括m個(gè)機(jī)器人，n項(xiàng)任務(wù)，每項(xiàng)任務(wù)至少需要p個(gè)機(jī)器人去完成，每個(gè)機(jī)器人最多完成q項(xiàng)任務(wù)；

判斷模塊，用于判斷所述任務(wù)指派信息中，機(jī)器人的移動(dòng)距離是否為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況；

建模模塊，用于當(dāng)判斷模塊判斷出機(jī)器人的移動(dòng)距離不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)，則根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模；

最優(yōu)解獲取模塊，用于根據(jù)所述最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模獲取最優(yōu)解。

作為一種可選的實(shí)施方式，在本發(fā)明實(shí)施例第二方面中，所述最優(yōu)解獲取模塊包括：

最大流獲取單元，用于獲取當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)最大流；

判斷單元，用于根據(jù)邊費(fèi)用判斷是否能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少；

邊流量調(diào)整單元，用于當(dāng)判斷模塊判斷出能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少時(shí)，對(duì)所述邊流量進(jìn)行調(diào)整，獲取新的最大流；

最優(yōu)解獲取單元，當(dāng)判斷單元判斷出不能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少時(shí)，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)最大流和對(duì)應(yīng)的邊費(fèi)用即為最優(yōu)解。

作為一種可選的實(shí)施方式，在本發(fā)明實(shí)施例第二方面中，所述最優(yōu)解獲取模塊包括：

初始流獲取單元，用于獲取初始流，所述初始流為所有流鏈中費(fèi)用最小；

判斷單元，用于判斷是否能尋找一條自源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，使得所述增流鏈為所有增流鏈中費(fèi)用最??；

增流鏈查找單元，用于當(dāng)判斷單元判斷出能尋找一條自源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，使得所述增流鏈為所有增流鏈中費(fèi)用最小時(shí)，則將所述增流鏈作為新的初始流繼續(xù)查找新的增流鏈，直至獲取最優(yōu)解；

最優(yōu)解獲取單元，當(dāng)判斷模塊判斷出不能尋找一條自源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，使得所述增流鏈為所有增流鏈中費(fèi)用最小時(shí)，所述初始流和對(duì)應(yīng)的邊費(fèi)用即為最優(yōu)解。

作為一種可選的實(shí)施方式，在本發(fā)明實(shí)施例第二方面中，所述最優(yōu)解獲取模塊還用于當(dāng)判斷模塊判斷出機(jī)器人的移動(dòng)距離不是不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況時(shí)，根據(jù)貪心算法獲取最優(yōu)解；

其中，所述最優(yōu)解獲取模塊包括：

定序單元，用于在未定序的機(jī)器人中，逐個(gè)獲取機(jī)器人在未完成的任務(wù)節(jié)點(diǎn)中完成q項(xiàng)任務(wù)需要走的最短路徑，所述最短路徑為對(duì)應(yīng)機(jī)器人的定序；

判斷單元，用于當(dāng)定序單元將一個(gè)機(jī)器人定序時(shí)，判斷是否有任務(wù)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)被p個(gè)機(jī)器人執(zhí)行；

標(biāo)記單元，用于當(dāng)判斷單元判斷出有任務(wù)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)被p個(gè)機(jī)器人執(zhí)行時(shí)，將該任務(wù)節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為已完成；

最優(yōu)解獲取單元，用于當(dāng)定序模塊將所有機(jī)器人定序時(shí)，得到最優(yōu)解。

本發(fā)明實(shí)施例第三方面公開(kāi)一種用戶設(shè)備，包括本發(fā)明實(shí)施例第二方面公開(kāi)的所述基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的裝置。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例具備以下有益效果：

本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)將多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題抽象為最小投資問(wèn)題來(lái)解決，根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模并求得最優(yōu)解；對(duì)于一般情況，即需要解決的問(wèn)題規(guī)模很大的情況下，通過(guò)一般的greedy算法來(lái)獲取最優(yōu)解。本實(shí)施例中提出的方法能通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)處理較大規(guī)模的指派問(wèn)題，并且對(duì)比o(m！)的時(shí)間復(fù)雜度來(lái)說(shuō)，大大降低了時(shí)間復(fù)雜度。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的另一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法的流程示意圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的另一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法的流程示意圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的裝置的邏輯結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的另一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的裝置的邏輯結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的另一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的裝置的邏輯結(jié)構(gòu)示意圖；

圖7是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的另一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的裝置的邏輯結(jié)構(gòu)示意圖；

圖8是本發(fā)明實(shí)施例中機(jī)器人的移動(dòng)距離不依賴于起點(diǎn)而只依賴于任務(wù)的示意圖；

圖9是本發(fā)明實(shí)施例中基于最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法的示意圖；

圖10是本發(fā)明實(shí)施例中貪心指派算法示例圖；

圖11是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的一種用戶設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

需要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例的術(shù)語(yǔ)“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過(guò)程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒(méi)有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過(guò)程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。

本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法及裝置、用戶設(shè)備，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)處理較大規(guī)模的指派問(wèn)題，并且對(duì)比o(m！)的時(shí)間復(fù)雜度來(lái)說(shuō)，大大降低了時(shí)間復(fù)雜度。

實(shí)施例一

請(qǐng)參閱圖1，圖1是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法的流程示意圖。如圖1所示，該基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法可以包括以下步驟：

101、獲取任務(wù)指派信息；

獲取任務(wù)指派信息，其中，該任務(wù)指派信息包括m個(gè)機(jī)器人，n項(xiàng)任務(wù)，每項(xiàng)任務(wù)至少需要p個(gè)機(jī)器人去完成，每個(gè)機(jī)器人最多完成q項(xiàng)任務(wù)；具體的，測(cè)度空間m上有一個(gè)點(diǎn)集，每?jī)蓚€(gè)點(diǎn)vi，vj之間定義了距離dij。在m中有n個(gè)不同的點(diǎn)上有任務(wù)，m個(gè)點(diǎn)上有機(jī)器人。每項(xiàng)任務(wù)至少需要p個(gè)機(jī)器人去完成，但為了不讓每個(gè)機(jī)器人工作負(fù)載過(guò)大，要求每個(gè)機(jī)器人最多完成q項(xiàng)任務(wù)。機(jī)器人要參與完成任務(wù)，必須移動(dòng)到現(xiàn)場(chǎng)，在一個(gè)點(diǎn)完成任務(wù)后再移動(dòng)到下一個(gè)點(diǎn)(最多移動(dòng)q個(gè)點(diǎn))。要完成的任務(wù)沒(méi)有優(yōu)先級(jí)的區(qū)別。因此，每個(gè)機(jī)器人不但可以任意選擇自己要完成的任務(wù)，而且可以任意選擇完成的順序和路徑。每個(gè)機(jī)器人完成自己的工作后依優(yōu)化的目標(biāo)不同可以返回起始點(diǎn)也可以不返回起點(diǎn)，等待下一輪的工作。那么，優(yōu)化的問(wèn)題是：完成所有任務(wù)后，所有機(jī)器人移動(dòng)的總距離最短，可以抽象為最小投資問(wèn)題來(lái)解決。

102、判斷任務(wù)指派信息中，機(jī)器人的移動(dòng)距離是否為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況；

對(duì)于最小投資問(wèn)題，我們首先考慮這樣的情況即機(jī)器人的移動(dòng)的距離不依賴于起點(diǎn)，而只依賴于任務(wù)。比如完成一個(gè)任務(wù)要進(jìn)行的投資，而不論前面的任務(wù)是如何完成的。圖8顯示的是滿足這樣條件的一個(gè)示例，圖中兩個(gè)機(jī)器人都要去完成位于點(diǎn)g的任務(wù)，機(jī)器人1無(wú)論從哪里走，完成任務(wù)都要55單位的投資，類似地機(jī)器人2無(wú)論怎么走完成同樣的任務(wù)都要40單位的投資。

在獲取任務(wù)指派信息后，首先判斷任務(wù)指派信息中，機(jī)器人的移動(dòng)距離是否為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況，如果是，則執(zhí)行步驟103，否則執(zhí)行步驟105。

103、根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模；

如果步驟102中判斷出任務(wù)指派信息中，機(jī)器人的移動(dòng)距離為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況，則，將本實(shí)施例中需要解決的問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化后的問(wèn)題是：在滿足限制的條件下，投入總時(shí)間精力最小的分配方案。

具體的，在一個(gè)測(cè)度空間m上有一個(gè)點(diǎn)集，每?jī)蓚€(gè)點(diǎn)vi，vj之間定義了距離dij。現(xiàn)在m中有n個(gè)不同的點(diǎn)上有任務(wù)，m個(gè)點(diǎn)上有機(jī)器人，每個(gè)機(jī)器人ai都附帶一個(gè)向量，vi＝<ri1，...，rin>，rij，1≤i≤m，1≤j≤n表示ai為完成j進(jìn)行的投資。每個(gè)任務(wù)至少需要p個(gè)機(jī)器人去完成，每個(gè)機(jī)器人最多完成q項(xiàng)任務(wù)。即優(yōu)化問(wèn)題是：在滿足限制條件下，完成所有任務(wù)后，機(jī)器人的投資總和最小。

本實(shí)施例中根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法進(jìn)行建模，求得最優(yōu)解。具體的：

為了處理的方便，本發(fā)明實(shí)施例對(duì)模型的條件進(jìn)行了一些加強(qiáng)，主要在兩個(gè)方面：一是對(duì)p，q的限制，我們假設(shè)是精確的p，q限制，沒(méi)有最多和最少的要求，即每個(gè)任務(wù)要p個(gè)人才能完成，每個(gè)人最多干q項(xiàng)目任務(wù)。二是針對(duì)最短路徑問(wèn)題，假設(shè)沒(méi)有兩個(gè)機(jī)器人選擇同一個(gè)任務(wù)集合。這兩個(gè)限制對(duì)問(wèn)題的本質(zhì)沒(méi)有影響。其次，在這兩個(gè)限制條件下，我們先給出幾個(gè)主要結(jié)果：

1.結(jié)果一：最小投資問(wèn)題是p問(wèn)題可以在o(mq(m+n)²)時(shí)間內(nèi)求得最優(yōu)解。

2.結(jié)果二：對(duì)多機(jī)器人指派問(wèn)題一般形式的一個(gè)有效貪心(greedy)算法。

對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，本實(shí)施例中總體思路是利用最小費(fèi)用最大流網(wǎng)絡(luò)來(lái)模型化這個(gè)問(wèn)題并獲得最優(yōu)解。在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中每段路徑都有“容量”和”費(fèi)用”兩個(gè)限制的條件下，此類問(wèn)題的研究試圖尋找出：流量從起點(diǎn)到終點(diǎn)，如何選擇路徑、分配經(jīng)過(guò)路徑的流量，可以在流量最大的前提下，達(dá)到所用的費(fèi)用最小的要求。

對(duì)于最小投資問(wèn)題，我們構(gòu)造如圖9的網(wǎng)絡(luò)流圖，對(duì)每一個(gè)機(jī)器人節(jié)點(diǎn)，從源節(jié)點(diǎn)s流入q，邊的費(fèi)用是0，記為q/0.所以總的流入量是mq，費(fèi)用是0。由于一個(gè)機(jī)器人完成某個(gè)任務(wù)所化的費(fèi)用是一個(gè)固定值，無(wú)論他上一步任務(wù)在哪里，他到該任務(wù)的費(fèi)用都等于他從出發(fā)點(diǎn)到該任務(wù)的費(fèi)用(如圖8所示)，因此在流圖中每個(gè)機(jī)器人i到每個(gè)任務(wù)j有一條容量為1邊，表示該機(jī)器人可以完成那個(gè)任務(wù)，費(fèi)用就是附帶向量的相應(yīng)元素rij。在第二層網(wǎng)絡(luò)中，由于對(duì)每個(gè)機(jī)器人其流入量是q，而圖中流出的管道(每個(gè)管道容量是1，即1/r11對(duì)應(yīng)的管道)有m條，所以只能挑選其中的q流出。對(duì)于每一個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)，可以有多個(gè)管道流入，每一個(gè)管道流入量是1，因此，當(dāng)流出量為p時(shí)，表示來(lái)自于p個(gè)機(jī)器人在完成這個(gè)任務(wù)，而第三層網(wǎng)絡(luò)中總的流出到節(jié)點(diǎn)t的量為np，其中，n表示n個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)有流入，也就是n個(gè)節(jié)點(diǎn)上會(huì)有任務(wù)。當(dāng)mq≥np時(shí)，求出的最小費(fèi)用網(wǎng)絡(luò)流應(yīng)該就對(duì)應(yīng)我們要求的最優(yōu)解，該解可以在o(mq(m+n)²)時(shí)間內(nèi)求得。

104、根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法模型獲取最優(yōu)解；

建立模型后，根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法模型并獲取最優(yōu)解。解決最小成本最大流問(wèn)題，一般有兩條途徑：一條途徑是先用最大流算法算出最大流，然后根據(jù)邊費(fèi)用，檢查是否能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少。只要有這個(gè)可能，就進(jìn)行這樣的調(diào)整。調(diào)整后，得到一個(gè)新的最大流。然后，在這個(gè)新流的基礎(chǔ)上繼續(xù)檢查，調(diào)整。這樣迭代下去，直至不能進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，便得到最小費(fèi)用最大流。這一思路的特點(diǎn)是保持問(wèn)題的可行性，即始終保持最大流，向最優(yōu)推進(jìn)。

另一條解決途徑和前面介紹的最大流算法思路相類似，一般首先給出零流作為初始流。這個(gè)流的費(fèi)用為零，當(dāng)然是最小費(fèi)用的。然后尋找一條源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，但要求這條增流鏈必須是所有增流鏈中費(fèi)用最小的一條。如果能找出增流鏈，則在增流鏈上增流，得出新流。將這個(gè)流作為初始流看待，繼續(xù)尋找增流鏈增流。這樣迭代下去，直至找不出增流鏈，這時(shí)的流即為最小費(fèi)用最大流。這一算法思路的特點(diǎn)是保持解的最優(yōu)性，即每次得到的新流都是費(fèi)用最小的流，而逐漸向可行解靠近，直至最大流時(shí)才是一個(gè)可行解。

105、根據(jù)貪心算法獲取最優(yōu)解；

對(duì)于一般情況，即如果步驟102中判斷出任務(wù)指派信息中，機(jī)器人的移動(dòng)距離不為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況，則根據(jù)貪心算法獲取最優(yōu)解。

針對(duì)一般情況提出一個(gè)greedy算法，這個(gè)算法具有最少的人員需求，但總的機(jī)器人移動(dòng)距離與最優(yōu)情況的差距還沒(méi)找到，可以理解為接近最優(yōu)解。算法的基本思想很簡(jiǎn)單，將所有的機(jī)器人排成一線，令每個(gè)機(jī)器人不斷地沿q-length(即完成q個(gè)選擇的任務(wù)走的路徑)的最短路徑找它要完成任務(wù)的節(jié)點(diǎn)。在找到一個(gè)節(jié)點(diǎn)后，將該節(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù)。當(dāng)q個(gè)節(jié)點(diǎn)處理過(guò)后，統(tǒng)一對(duì)任務(wù)圖進(jìn)行一次處理，即當(dāng)某個(gè)任務(wù)有p個(gè)機(jī)器人工作時(shí)，將該任務(wù)標(biāo)記為完成，節(jié)點(diǎn)連帶其邊從圖中消去，消去后的圖仍為全連接的減少任務(wù)后的任務(wù)圖，基于此重新開(kāi)始計(jì)算剩余每個(gè)機(jī)器人的q-length的最短路徑，重復(fù)計(jì)算以上步驟直到所有機(jī)器人被處理完畢。圖10是greedy算法的一個(gè)例子，圖中三個(gè)機(jī)器人以a，b，c的順序沿選擇的最短路徑完成16個(gè)任務(wù)，每個(gè)任務(wù)最多兩個(gè)機(jī)器人完成。特別注意的是b完成后，任務(wù)15的節(jié)點(diǎn)從圖中消去，盡管c完成任務(wù)12后，按原圖最短路勁也要完成15，但在新的減少任務(wù)后的任務(wù)圖中，它下一個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)是1?？偟臋C(jī)器人移動(dòng)距離視為最優(yōu)解。

在圖1所描述的方法中，通過(guò)將多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題抽象為最小投資問(wèn)題來(lái)解決，根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模并求得最優(yōu)解；對(duì)于一般情況，即需要解決的問(wèn)題規(guī)模很大的情況下，通過(guò)一般的greedy算法來(lái)獲取最優(yōu)解。本實(shí)施例中提出的方法能通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)處理較大規(guī)模的指派問(wèn)題，并且對(duì)比o(m！)的時(shí)間復(fù)雜度來(lái)說(shuō)，大大降低了時(shí)間復(fù)雜度。

實(shí)施例二

請(qǐng)參閱圖2，圖2是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的另一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法的流程示意圖。如圖2所示，該基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法可以包括以下步驟：

步驟201至步驟203同實(shí)施例一中步驟101至步驟103，此處不做贅述。

204、獲取當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)最大流；

獲取當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)最大流，首次獲取時(shí)，先用最大流算法算出出最大流。

205、根據(jù)邊費(fèi)用判斷是否能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少；

獲取當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)最大流后，再根據(jù)邊費(fèi)用，檢查是否能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少，如果是，則執(zhí)行步驟206，否則執(zhí)行步驟207。

206、對(duì)邊流量進(jìn)行調(diào)整；

如果在步驟205中判斷出能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少，則對(duì)邊流量進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整后，得到一個(gè)新的最大流，再返回執(zhí)行步驟204，在這個(gè)新流的基礎(chǔ)上繼續(xù)檢查，調(diào)整。這樣迭代下去，直至無(wú)調(diào)整可能，便得到最小費(fèi)用最大流，即求得最優(yōu)解。

207、求得最優(yōu)解；

當(dāng)調(diào)整到能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少的情況時(shí)，得到的最小費(fèi)用最大流即為最優(yōu)解。

208、判斷是否將所有機(jī)器人定序；

對(duì)于一般情況，即如果步驟202中判斷出任務(wù)指派信息中，機(jī)器人的移動(dòng)距離不為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況，則根據(jù)貪心算法獲取最優(yōu)解。

每個(gè)機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)時(shí)的q-length，即完成q個(gè)選擇的任務(wù)走的路徑的最短路徑，即為該機(jī)器人的定序。先判斷是否將所有機(jī)器人定序，如果是，則執(zhí)行步驟207，求得最優(yōu)解；如果否，則執(zhí)行步驟209。

209、在未定序的機(jī)器人中，逐個(gè)獲取機(jī)器人在未完成的任務(wù)節(jié)點(diǎn)中完成q項(xiàng)任務(wù)需要走的最短路徑；

如果步驟208中判斷出未將所有機(jī)器人定序，則在未定序的機(jī)器人中，逐個(gè)獲取機(jī)器人在未完成的任務(wù)節(jié)點(diǎn)中完成q項(xiàng)任務(wù)需要走的最短路徑。

210、當(dāng)將一個(gè)機(jī)器人定序時(shí)，判斷是否有任務(wù)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)被p個(gè)機(jī)器人執(zhí)行；

對(duì)于o(m！)空間的搜索，我們建議用a^*或branch&bound求最優(yōu)，或用基因算法和模擬退火算法，比較一下解的質(zhì)量和收斂速度。另外一個(gè)從性能上考慮還是基于greedy算法來(lái)定序。

當(dāng)將一個(gè)機(jī)器人定序時(shí)，判斷是否有任務(wù)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)被p個(gè)機(jī)器人執(zhí)行；具體的，在任務(wù)圖中計(jì)算每個(gè)機(jī)器人的q-length的最短路徑，然后,根據(jù)q-length的升序?qū)⑺械臋C(jī)器人排成一線，按此順序一個(gè)一個(gè)走q-length的最短路，每走完一個(gè)就檢查是否有任務(wù)被完成，沒(méi)有就繼續(xù)，如果有將該任務(wù)去掉，在減少任務(wù)后的任務(wù)圖上重新計(jì)算剩余機(jī)器人的最短q-length,重復(fù)以上操作直到所有機(jī)器人定序完畢。圖10是greedy算法的一個(gè)例子，圖中三個(gè)機(jī)器人以a，b，c的順序沿選擇的最短路徑完成16個(gè)任務(wù)，每個(gè)任務(wù)最多兩個(gè)機(jī)器人完成。特別注意的是b完成后，任務(wù)15的節(jié)點(diǎn)從圖中消去，盡管c完成任務(wù)12后，按原圖最短路勁也要完成15，但在新的減少任務(wù)后的任務(wù)圖中，它下一個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)是1?？偟臋C(jī)器人移動(dòng)距離視為最優(yōu)解。

211、將該任務(wù)節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為已完成；

當(dāng)任務(wù)圖中有任務(wù)已經(jīng)被p個(gè)機(jī)器人執(zhí)行時(shí)，將該任務(wù)節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為已完成。然后返回步驟208判斷是否將所有機(jī)器人定序，直至所有機(jī)器人定序。

至于如何在完全圖上求q-length最短路，可以基于廣度優(yōu)先搜索算法(breadth-first-search，bfs)來(lái)求解，具體的，針對(duì)一個(gè)機(jī)器人來(lái)說(shuō)，每個(gè)機(jī)器人需要完成q項(xiàng)任務(wù)，那么找到這個(gè)機(jī)器人下一個(gè)要完成的任務(wù)的位置是算法的目的。初始化后，先遍歷n個(gè)任務(wù)，而機(jī)器人要完成其中的q個(gè)任務(wù)，每一次i，k兩個(gè)點(diǎn)的最短路等于i到k-1的最短路加上k-1到k的最短路，遞歸之后能得到這個(gè)機(jī)器人完成q個(gè)任務(wù)的最短路徑，從而知道機(jī)器人下一個(gè)要走的任務(wù)結(jié)點(diǎn)。

下面是本實(shí)施例中例舉的算法具體的偽代碼：

由于是完全圖，每一次遞歸都考慮了所有的節(jié)點(diǎn)。

其中，實(shí)施圖2所描述的方法，將多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題抽象為最小投資問(wèn)題來(lái)解決，根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模并求得最優(yōu)解；對(duì)于一般情況，即需要解決的問(wèn)題規(guī)模很大的情況下，通過(guò)一般的greedy算法來(lái)獲取最優(yōu)解。本實(shí)施例中提出的方法能通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)處理較大規(guī)模的指派問(wèn)題，并且對(duì)比o(m！)的時(shí)間復(fù)雜度來(lái)說(shuō)，大大降低了時(shí)間復(fù)雜度。

實(shí)施例三

請(qǐng)參閱圖3，圖3是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的另一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法的流程示意圖。如圖3所示，該基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法可以包括以下步驟：

步驟301至步驟303同實(shí)施例一中步驟101至步驟103，步驟308至步驟311同實(shí)施例二中步驟208至步驟211，此處不做贅述。

304、獲取初始流；

獲取零流作為初始流，這個(gè)流的費(fèi)用為零，當(dāng)然是最小費(fèi)用的。

305、判斷是否能尋找一條自源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，使得增流鏈為所有增流鏈中費(fèi)用最小；

判斷是否能尋找一條自源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，使得增流鏈為所有增流鏈中費(fèi)用最小，如果是，則執(zhí)行步驟306，否則執(zhí)行步驟307。

306、將增流鏈作為新的初始流；

如果能尋找一條自源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，使得增流鏈為所有增流鏈中費(fèi)用最小，則在增流鏈上增流，得出新流。返回步驟304，將這個(gè)流作為初始流看待，繼續(xù)尋找增流鏈增流。這樣迭代下去，直至找不出增流鏈。

307、求得最優(yōu)解；

當(dāng)不能再尋找條自源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，使得增流鏈為所有增流鏈中費(fèi)用最小時(shí)，這時(shí)的流即為最小費(fèi)用最大流，即求得最優(yōu)解。

其中，實(shí)施圖3所描述的方法，將多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題抽象為最小投資問(wèn)題來(lái)解決，根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模并求得最優(yōu)解；對(duì)于一般情況，即需要解決的問(wèn)題規(guī)模很大的情況下，通過(guò)一般的greedy算法來(lái)獲取最優(yōu)解。本實(shí)施例中提出的方法能通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)處理較大規(guī)模的指派問(wèn)題，并且對(duì)比o(m！)的時(shí)間復(fù)雜度來(lái)說(shuō)，大大降低了時(shí)間復(fù)雜度。

實(shí)施例四

請(qǐng)參閱圖4，圖4是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的另一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的裝置的邏輯結(jié)構(gòu)示意圖。如圖4所示，該基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的裝置可以包括：

任務(wù)指派信息獲取模塊401，用于獲取任務(wù)指派信息，其中，任務(wù)指派信息包括m個(gè)機(jī)器人，n項(xiàng)任務(wù)，每個(gè)任務(wù)至少需要p個(gè)機(jī)器人去完成，每個(gè)機(jī)器人最多完成q項(xiàng)任務(wù)；具體的，測(cè)度空間m上有一個(gè)點(diǎn)集，每?jī)蓚€(gè)點(diǎn)vi，vj之間定義了距離dij。在m中有n個(gè)不同的點(diǎn)上有任務(wù)，m個(gè)點(diǎn)上有機(jī)器人。每項(xiàng)任務(wù)至少需要p個(gè)機(jī)器人去完成，但為了不讓每個(gè)機(jī)器人工作負(fù)載過(guò)大，要求每個(gè)機(jī)器人最多完成q項(xiàng)任務(wù)。機(jī)器人要參與完成任務(wù)，必須移動(dòng)到現(xiàn)場(chǎng)，在一個(gè)點(diǎn)完成任務(wù)后再移動(dòng)到下一個(gè)點(diǎn)(最多移動(dòng)q個(gè)點(diǎn))。要完成的任務(wù)沒(méi)有優(yōu)先級(jí)的區(qū)別。因此，每個(gè)機(jī)器人不但可以任意選擇自己要完成的任務(wù)，而且可以任意選擇完成的順序和路徑。每個(gè)機(jī)器人完成自己的工作后依優(yōu)化的目標(biāo)不同可以返回起始點(diǎn)也可以不返回起點(diǎn)，等待下一輪的工作。那么，優(yōu)化的問(wèn)題是：完成所有任務(wù)后，所有機(jī)器人移動(dòng)的總距離最短，可以抽象為最小投資問(wèn)題來(lái)解決。

判斷模塊402，用于判斷任務(wù)指派信息獲取模塊獲取的任務(wù)指派信息中，機(jī)器人的移動(dòng)距離是否為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況；比如完成一個(gè)任務(wù)要進(jìn)行的投資，而不論前面的任務(wù)是如何完成的。圖8顯示的是滿足這樣條件的一個(gè)示例，圖中兩個(gè)機(jī)器人都要去完成位于點(diǎn)g的任務(wù)，機(jī)器人1無(wú)論從哪里走，完成任務(wù)都要55單位的投資，類似地機(jī)器人2無(wú)論怎么走完成同樣的任務(wù)都要40單位的投資。

建模模塊403，用于當(dāng)判斷模塊判斷出機(jī)器人的移動(dòng)距離不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)，則根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模；具體如何建模詳見(jiàn)實(shí)施例一的步驟103，此處不做贅述。

最優(yōu)解獲取模塊404，用于根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法模型獲取最優(yōu)解；解決最小成本最大流問(wèn)題，一般有兩條途徑：一條途徑是先用最大流算法算出最大流，然后根據(jù)邊費(fèi)用，檢查是否能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少。只要能進(jìn)行調(diào)整，就進(jìn)行這樣的調(diào)整。調(diào)整后，得到一個(gè)新的最大流。然后，在這個(gè)新流的基礎(chǔ)上繼續(xù)檢查，調(diào)整。這樣迭代下去，直至不能再進(jìn)行調(diào)整，便得到最小費(fèi)用最大流。這一思路的特點(diǎn)是保持問(wèn)題的可行性，即始終保持最大流，向最優(yōu)推進(jìn)。另一條解決途徑和前面介紹的最大流算法思路相類似，一般首先給出零流作為初始流。這個(gè)流的費(fèi)用為零，當(dāng)然是最小費(fèi)用的。然后尋找一條源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，但要求這條增流鏈必須是所有增流鏈中費(fèi)用最小的一條。如果能找出增流鏈，則在增流鏈上增流，得出新流。將這個(gè)流作為初始流看待，繼續(xù)尋找增流鏈增流。這樣迭代下去，直至找不出增流鏈，這時(shí)的流即為最小費(fèi)用最大流。這一算法思路的特點(diǎn)是保持解的最優(yōu)性，即每次得到的新流都是費(fèi)用最小的流，而逐漸向可行解靠近，直至最大流時(shí)才是一個(gè)可行解。

作為一種可選的實(shí)施方式，在圖5所示的裝置中，最優(yōu)解獲取模塊包括：

最大流獲取單元4041，用于獲取當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)最大流；

判斷單元4042，用于根據(jù)邊費(fèi)用判斷是否能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少；

邊流量調(diào)整單元4043，用于當(dāng)判斷模塊判斷出能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少時(shí)，對(duì)所述邊流量進(jìn)行調(diào)整，獲取新的最大流；

最優(yōu)解獲取單元4044，當(dāng)判斷單元判斷出不能在流量平衡的前提下通過(guò)調(diào)整邊流量，使總費(fèi)用得以減少時(shí)，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)最大流和對(duì)應(yīng)的邊費(fèi)用即為最優(yōu)解。

作為一種可選的實(shí)施方式，在圖6所示的裝置中，最優(yōu)解獲取模塊包括：

初始流獲取單元4045，用于獲取初始流，所述初始流為所有流鏈中費(fèi)用最?。?/p>

判斷單元4046，用于判斷是否能尋找一條自源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，使得所述增流鏈為所有增流鏈中費(fèi)用最??；

增流鏈查找單元4047，用于當(dāng)判斷單元判斷出能尋找一條自源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，使得所述增流鏈為所有增流鏈中費(fèi)用最小時(shí)，則將所述增流鏈作為新的初始流繼續(xù)查找新的增流鏈，直至獲取最優(yōu)解；

最優(yōu)解獲取單元4048，當(dāng)判斷模塊判斷出不能尋找一條自源點(diǎn)至匯點(diǎn)的增流鏈，使得所述增流鏈為所有增流鏈中費(fèi)用最小時(shí)，所述初始流和對(duì)應(yīng)的邊費(fèi)用即為最優(yōu)解。

作為一種可選的實(shí)施方式，在圖7所示的裝置中，最優(yōu)解獲取模塊還用于當(dāng)判斷模塊判斷出機(jī)器人的移動(dòng)距離不是不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況時(shí)，根據(jù)貪心算法獲取最優(yōu)解；其中，最優(yōu)解獲取模塊包括：

定序單元4049，用于在未定序的機(jī)器人中，逐個(gè)獲取機(jī)器人在未完成的任務(wù)節(jié)點(diǎn)中完成q項(xiàng)任務(wù)需要走的最短路徑，所述最短路徑為對(duì)應(yīng)機(jī)器人的定序；

判斷單元40410，用于當(dāng)定序單元將一個(gè)機(jī)器人定序時(shí)，判斷是否有任務(wù)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)被p個(gè)機(jī)器人執(zhí)行；

標(biāo)記單元40411，用于當(dāng)判斷單元判斷出有任務(wù)節(jié)點(diǎn)已經(jīng)被p個(gè)機(jī)器人執(zhí)行時(shí)，將該任務(wù)節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為已完成；

最優(yōu)解獲取單元40412，用于當(dāng)定序模塊將所有機(jī)器人定序時(shí)，得到最優(yōu)解。

本發(fā)明實(shí)施例中，任務(wù)指派信息獲取模塊獲取指派信息，然后判斷模塊判斷該任務(wù)指派信息中，機(jī)器人的移動(dòng)距離是否為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況；當(dāng)機(jī)器人的移動(dòng)距離為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況時(shí)，建模模塊根據(jù)最小成本網(wǎng)絡(luò)流算法建模并由最優(yōu)解獲取模塊獲取最優(yōu)解；當(dāng)機(jī)器人的移動(dòng)距離不為不依賴起點(diǎn)只依賴任務(wù)的情況時(shí)，最優(yōu)解獲取模塊根據(jù)貪心算法獲取最優(yōu)解。本實(shí)施例中提出的方法能通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)處理較大規(guī)模的指派問(wèn)題，并且對(duì)比o(m！)的時(shí)間復(fù)雜度來(lái)說(shuō)，大大降低了時(shí)間復(fù)雜度。

實(shí)施例五

請(qǐng)參閱圖11，圖11是本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的一種用戶設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。其中，圖11所示的用戶設(shè)備包括圖4～圖7任意一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的裝置。實(shí)施圖11所示的用戶設(shè)備，能夠用計(jì)算機(jī)程序來(lái)替代手工計(jì)算，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)處理較大規(guī)模的指派問(wèn)題，并且對(duì)比o(m！)的時(shí)間復(fù)雜度來(lái)說(shuō)，大大降低了時(shí)間復(fù)雜度。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述實(shí)施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過(guò)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件來(lái)完成，該程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，存儲(chǔ)介質(zhì)包括只讀存儲(chǔ)器(read-onlymemory，rom)、隨機(jī)存儲(chǔ)器(randomaccessmemory，ram)、可編程只讀存儲(chǔ)器(programmableread-onlymemory，prom)、可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、一次可編程只讀存儲(chǔ)器(one-timeprogrammableread-onlymemory，otprom)、電子抹除式可復(fù)寫(xiě)只讀存儲(chǔ)器(electrically-erasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)、只讀光盤(pán)(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)或其他光盤(pán)存儲(chǔ)器、磁盤(pán)存儲(chǔ)器、磁帶存儲(chǔ)器、或者能夠用于攜帶或存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)可讀的任何其他介質(zhì)。

以上對(duì)本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)的一種基于多機(jī)器人多任務(wù)的指派問(wèn)題的方法及裝置、用戶設(shè)備進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說(shuō)明書(shū)內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。