摘要
多机器人任务分配问题是机器人领域中的一个重要研究方向，其目标是为多个机器人分配任务，以最高效地完成任务。
粒子群优化算法作为一种高效的全局优化算法，近年来被广泛应用于解决多机器人任务分配问题。
本文首先介绍了多机器人任务分配问题和粒子群优化算法的基本概念，然后综述了粒子群优化算法在多机器人任务分配问题上的应用现状，并对现有的主要研究方法进行了分类和比较，包括基本粒子群算法、改进粒子群算法以及与其他算法的融合等。
此外，本文还讨论了粒子群优化算法在多机器人任务分配问题中应用的优势和不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：多机器人任务分配；粒子群优化算法；任务调度；优化策略；文献综述
#1.1多机器人任务分配问题
多机器人任务分配问题旨在找到最佳的任务分配方案，将多个任务分配给多个机器人，以实现特定的目标，例如最短完成时间、最小化总成本或最大化整体性能。
这个问题在许多领域都有广泛的应用，例如仓储物流、灾后救援、农业生产等。
解决多机器人任务分配问题面临着诸多挑战，包括：
任务和机器人数量的增加导致问题规模的爆炸式增长。
环境的动态变化，例如新任务的出现或机器人的故障。
任务之间的依赖关系以及机器人之间的协作需求。
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