第9卷第1期 智能系统学报 Vol.9 No.1 2014年2月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Feb.2014 D0:10.3969/j.issn.1673-4785.201303006 网络出版地址：http:/www.cnki.net/kcms/doi/10.3969/j.issn.1673-4785.201303006.html 干扰素调节的多机器人协作搬运免疫网络算法 袁明新，叶兆莉，程帅，申燚 (江苏科技大学机电与汽车工程学院，江苏张家港215600) 摘要：为了进一步发挥多机器人系统在协作搬运过程中的执行效率，提出了一种新的基于干扰素调节的免疫网络 分配算法。将箱子和机器人分别看作抗原和抗体，首先定义了抗原和抗体之间以及抗体和抗体之间的亲和度：然后 根据干扰素作用机制定义了干扰素调节因子：最后借鉴Jee的独特型免疫网络假设，建立了多机器人协作搬运的 新免疫分配模型。多环境测试结果表明：与其他免疫分配算法相比，新算法不仅能显著缩短搬运路径、降低机器人 的能量损耗，还能减少参与协作的机器人数目，提高了系统的执行效率，充分体现了多机器人系统协作中任务分配 的合理性，显示出较强的任务规划能力。 关键词：协作搬运：多机器人系统：免疫网络算法；干扰素；亲和度 中图分类号：TP242文献标志码：A文章编号：1673-4785(2014)01-0076-07 中文引用格式：袁明新，叶兆莉，程帅，等.干扰素调节的多机器人协作搬运免疫网络算法[J].智能系统学报，2014,9(1)：76-82. 英文引用格式：YUAN Mingxin,YE Zhaoli,,CHENG Shuai,etal.MIulti-robot cooperative handling based on immune network al- gorithm regulated by interferon[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2014,9(1):76-82. Multi-robot cooperative handling based on immune network algorithm regulated by interferon YUAN Mingxin,YE Zhaoli,CHENG Shuai,SHEN Yi (School of Mechatronics and Automotive Engineering,Jiangsu University of Science and Technology,Zhangjiagang 215600,China) Abstract:In order to further improve the executing efficiency of multi-robot systems during cooperative handling,a new interferon regulation-based immune network algorithm is put forward.The affinities between the antibody and antigen as well as the antibodies are defined firstly by taking the boxes and robots as the antigen and antibody,re- spectively;secondly,the interferon adjustment factor according to the interferon mechanism is defined;thirdly,the new multi-robot task allocation model is established based on Jerne's idiotypic network hypothesis.Compared with the correlative immune allocation algorithms,the test results from multiple environments indicate that the proposed algorithm not only markedly shortens the handling path and reduces energy loss,but also reduces the amount of ro- bots in cooperation,which shows the rationality of the tasking allocation and the stronger planning ability of the pro- posed allocation model. Keywords:cooperative handling;multi-robot systems;immune network algorithm;interferon;affinity 多机器人系统能克服单机器人在信息获取、处同网法、空闲链法和阈值法等。Dhl等[2]在空闲 理和控制等方面的局限性，提高了任务执行效率和 链的基础上建立了奖赏函数，有效调节了平均奖赏 系统灵活性。任务分配是多机器人协作搬运的首要 值，较好地实现了任务分配，但存在着计算量大、效 解决问题，分配的合理性将直接关系到系统的运行 率低的不足。Bradford等[)重新构建了拍卖的投标 效率。目前多机器人任务分配主要通过基于行为、 矩阵，并将任务分组与协同效应相结合，显现出计算 市场机制和线性规划等方法来设计，典型代表有合 量小、用时少的优点，但系统能耗大、效率低等问题 有待解决。为了进一步提高多机器人系统的协作效 收稿日期：2013-03-03.网络出版日期：2014-02-20 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61105071)：江苏省高校青蓝 率，近年来群体智能分配方法得到了重视。Eips 工程优秀青年骨千教师资助项目（苏教师[2012]39号）： 江苏科技大学人才引进项目(35271004). 等[4]利用粒子群算法解决了机器人运动分配问题， 通信作者：袁明新.E-mail:mxyuan78@gmail.com 但是在解空间中不易搜索到最优粒子。Zhang等)第 ９ 卷第 １ 期 智 能 系 统 学 报 Ｖｏｌ．９ №．１ ２０１４ 年 ２ 月 ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｆｅｂ． ２０１４ ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃４７８５．２０１３０３００６ 网络出版地址：ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ ／ ｋｃｍｓ／ ｄｏｉ ／ １０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃４７８５．２０１３０３００６．ｈｔｍｌ 干扰素调节的多机器人协作搬运免疫网络算法 袁明新，叶兆莉，程帅，申燚 （江苏科技大学 机电与汽车工程学院，江苏 张家港 ２１５６００） 摘 要：为了进一步发挥多机器人系统在协作搬运过程中的执行效率，提出了一种新的基于干扰素调节的免疫网络 分配算法。 将箱子和机器人分别看作抗原和抗体，首先定义了抗原和抗体之间以及抗体和抗体之间的亲和度；然后 根据干扰素作用机制定义了干扰素调节因子；最后借鉴 Ｊｅｒｎｅ 的独特型免疫网络假设，建立了多机器人协作搬运的 新免疫分配模型。 多环境测试结果表明：与其他免疫分配算法相比，新算法不仅能显著缩短搬运路径、降低机器人 的能量损耗，还能减少参与协作的机器人数目，提高了系统的执行效率，充分体现了多机器人系统协作中任务分配 的合理性，显示出较强的任务规划能力。 关键词：协作搬运；多机器人系统；免疫网络算法；干扰素；亲和度 中图分类号： ＴＰ２４２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７３⁃４７８５（２０１４）０１⁃００７６⁃０７ 中文引用格式：袁明新，叶兆莉，程帅，等．干扰素调节的多机器人协作搬运免疫网络算法［Ｊ］． 智能系统学报， ２０１４， ９（１）： ７６⁃８２． 英文引用格式：ＹＵＡＮ Ｍｉｎｇｘｉｎ， ＹＥ Ｚｈａｏｌｉ， ＣＨＥＮＧ Ｓｈｕａｉ， ｅｔ ａｌ． Ｍｕｌｔｉ⁃ｒｏｂｏｔ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ ｈａｎｄｌｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍｍｕｎｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｌ⁃ ｇｏｒｉｔｈｍ ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｂｙ ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｎ［Ｊ］． ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１４， ９（１）： ７６⁃８２． Ｍｕｌｔｉ⁃ｒｏｂｏｔ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ ｈａｎｄｌｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍｍｕｎｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｂｙ ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｎ ＹＵＡＮ Ｍｉｎｇｘｉｎ， ＹＥ Ｚｈａｏｌｉ， ＣＨＥＮＧ Ｓｈｕａｉ， ＳＨＥＮ Ｙｉ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｊｉａｎｇｓｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｚｈａｎｇｊｉａｇａｎｇ ２１５６００， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｆｕｒｔｈｅｒ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｘｅｃｕｔｉｎｇ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｍｕｌｔｉ⁃ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍｓ ｄｕｒｉｎｇ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ ｈａｎｄｌｉｎｇ， ａ ｎｅｗ ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｎ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ⁃ｂａｓｅｄ ｉｍｍｕｎｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｕｔ ｆｏｒｗａｒｄ． Ｔｈｅ ａｆｆｉｎｉｔｉｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ａｎｔｉｂｏｄｙ ａｎｄ ａｎｔｉｇｅｎ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｔｈｅ ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ａｒｅ ｄｅｆｉｎｅｄ ｆｉｒｓｔｌｙ ｂｙ ｔａｋｉｎｇ ｔｈｅ ｂｏｘｅｓ ａｎｄ ｒｏｂｏｔｓ ａｓ ｔｈｅ ａｎｔｉｇｅｎ ａｎｄ ａｎｔｉｂｏｄｙ， ｒｅ⁃ ｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ； ｓｅｃｏｎｄｌｙ， ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｎ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｆａｃｔｏｒ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｎ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｉｓ ｄｅｆｉｎｅｄ； ｔｈｉｒｄｌｙ， ｔｈｅ ｎｅｗ ｍｕｌｔｉ⁃ｒｏｂｏｔ ｔａｓｋ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｊｅｒｎｅ􀆳ｓ ｉｄｉｏｔｙｐｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ． Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅ ｉｍｍｕｎｅ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ， ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｆｒｏｍ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｍａｒｋｅｄｌｙ ｓｈｏｒｔｅｎｓ ｔｈｅ ｈａｎｄｌｉｎｇ ｐａｔｈ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅｓ ｅｎｅｒｇｙ ｌｏｓｓ， ｂｕｔ ａｌｓｏ ｒｅｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｒｏ⁃ ｂｏｔｓ ｉｎ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ， ｗｈｉｃｈ ｓｈｏｗｓ ｔｈｅ ｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｔａｓｋｉｎｇ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔｒｏｎｇｅｒ ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏ⁃ ｐｏｓｅｄ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ ｈａｎｄｌｉｎｇ； ｍｕｌｔｉ⁃ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍｓ； ｉｍｍｕｎｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ； ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｎ； ａｆｆｉｎｉｔｙ 收稿日期：２０１３⁃０３⁃０３． 网络出版日期：２０１４⁃０２⁃２０． 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１１０５０７１）；江苏省高校青蓝 工程优秀青年骨干教师资助项目（苏教师［ ２０１２］ ３９ 号）； 江苏科技大学人才引进项目（３５２７１００４）． 通信作者：袁明新． Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｍｘｙｕａｎ７８＠ ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ． 多机器人系统能克服单机器人在信息获取、处 理和控制等方面的局限性，提高了任务执行效率和 系统灵活性。 任务分配是多机器人协作搬运的首要 解决问题，分配的合理性将直接关系到系统的运行 效率。 目前多机器人任务分配主要通过基于行为、 市场机制和线性规划等方法来设计，典型代表有合 同网法、空闲链法和阈值法等［１］ 。 Ｄａｈｌ 等［２］ 在空闲 链的基础上建立了奖赏函数，有效调节了平均奖赏 值，较好地实现了任务分配，但存在着计算量大、效 率低的不足。 Ｂｒａｄｆｏｒｄ 等［３］ 重新构建了拍卖的投标 矩阵，并将任务分组与协同效应相结合，显现出计算 量小、用时少的优点，但系统能耗大、效率低等问题 有待解决。 为了进一步提高多机器人系统的协作效 率，近年来群体智能分配方法得到了重视。 Ｅｌｌｉｐｓ 等［４］利用粒子群算法解决了机器人运动分配问题， 但是在解空间中不易搜索到最优粒子。 Ｚｈａｎｇ 等［５］