Research on collaborative scheduling method for multi-robot tomato picking based on improved particle swarm optimization algorithm
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Notice bibliographique
Résumé
Currently, multi-robot cooperative algorithms are widely used in the field of agriculture, which greatly improves the efficiency of agricultural production. However, the multi-robot cooperative operation of agricultural machinery is mostly limited to the efficiency and accuracy of scheduling. To address the mentioned shortcomings, a novel multi-task scheduling method based on improved particle swarm optimization algorithm is proposed, which is applied to the efficient collaborative scheduling problem of tomato picking robots and transfer vehicles in greenhouse cultivation of different scales. Firstly, the scene of collaborative scheduling between tomato automatic picking and transshipment is described, and the mathematical model of multi-machine collaborative scheduling is established with the shortest waiting time of picking robots and the minimum number of transshipment vehicles as the optimization objectives. Secondly, an improved particle swarm optimization algorithm is expounded in detail, which customizes the fitness function and enhances the particle update strategy. Finally, the experimental results show that the improved particle swarm optimization algorithm can not only determine the optimal number and execution order of cooperative robots, but also reduce the task execution time by 47% compared with the unimproved method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle