一种融合Q-学习与双线权值算法的多机器人协同任务分配方法

本发明公开了一种融合Q‑学习与双线权值算法的多机器人协同任务分配方法，包括：设定多机器人系统双线无权值任务分配实例；构建马尔可夫决策过程，设定训练参数，根据Q‑学习算法对多机器人系统双线无权值任务分配实例进行训练，不断更新Q值表，找到完成多机器人系统双线无权值任务分配的最优决策。在多机器人系统双线无权值任务分配实例基础上，引入权值参数，设定引入权值参数的多机器人系统双线权值任务分配实例；构建马尔可夫决策过程，设定训练参数，根据Q‑学习算法对多机器人系统双线权值任务分配实例进行训练，不断更新Q表格，找到完成多机器人系统双线权值任务分配的最优决策。本发明具有计算速度快，资源消耗低的优点。