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（1）基于动态加权与模拟退火融合的改进灰狼任务分配算法：
将高铁客站多机器人巡检任务分配建模为多旅行商问题，以所有机器人路径总长度和最大单机路径长度双目标优化。改进灰狼算法在种群进化中引入动态加权规则，根据当前迭代层数自适应调整α、β、δ狼的位置权重，前期给予α狼0.6的权重强化全局领导，后期将权重均匀分配为α0.35、β0.35、δ0.3以增强多样性。同时融合模拟退火机制，在每次更新位置后以概率p=exp(-ΔF/T)接受劣解，温度T由最大迭代次数的0.1倍起线性下降，使得算法在搜索初期能够跳出局部极值。解编码采用基于优先级的实数向量映射任务序列，并利用贪婪插值插入起点终点。在包含15个巡检点、5台移动机器人的基准任务中，IM-GWO较标准GWO得到的总代价降低18.2%，最大单机代价标准差缩减34%，且算法迭代稳定次数提前了约20%，有效避免了早熟收敛。
（2）融合改进蚁群与增强动态窗口的机器人路径规划：
单机器人全局路径规划采用改进蚁群算法。改进点包括：引入基于A*估计势场的启发函数替换传统距离启发，使得蚂蚁不仅考虑距离还考虑与目标点的相对方向，提高搜索导向性；设计回退逃逸策略，当蚂蚁陷入死胡同时，沿信息素迹反向移动并降低该格点信息素，防止后续重复陷入；全局信息素更新时采用自适应挥发因子，挥发因子与迭代最优解长度成反比，加快收敛。生成的全局路径作为动态窗口算法的局部参考轨迹，动态窗口算法中评价函数的三项（方位角、障碍物距离、速度）各自乘以通过离线强化学习调整的权重，权重表以场地类型索引。在模拟高铁客站候车大厅的栅格地图上进行仿真，面积3000 m²含不规则障碍物31处，改进蚁群+增强DWA的路径长度较传统蚁群缩短11.7%，平滑度提升，且动态环境中成功避障率达到99.3%。
（3）分布式多机器人协同避障与优先级仲裁策略：
针对多机器人同时运行时的相互碰撞风险，设计了基于分布式视野和动态优先级的协同避障策略。每个机器人维护一个有限通信范围内的邻居机器人状态表，并在局部规划中引入排斥速度场，力的大小与机器人的相对速度和距离相关，方向垂直于两者连线。优先级判定规则综合考虑任务紧急度、剩余电量和当前路径完成度，通过加权求和得到优先级指数；高优先级机器人保持原路径，低优先级机器人执行避让并重新规划局部轨迹。当探测到可能死锁时，启动中央协调器，采用基于最小时间间隔窗口的调度算法对冲突路段进行占用时段划分，分配结果通过WIFI广播。在Gazebo仿真中，8台巡检机器人同时工作于高铁客站模型，配置不同巡检点，在无中央协调时平均碰撞次数1.7次/min，而实施该分布式策略后碰撞次数降为零，额外行程增加控制在5%以内，任务完成时间仅延长3.8%，显示出良好的可扩展性和安全性。
import numpy as np import random # 改进灰狼算法任务分配 def im_gwo_mission_alloc(cities, n_robots, max_iter=200): n_cities = len(cities) dim = n_cities # 优先级编码 pop_size = 30 bounds = [0, 10]; pop = np.random.rand(pop_size, dim)*bounds[1] alpha, beta, delta = None, None, None best_fit = float('inf') T_init = 100.0; T = T_init for gen in range(max_iter): # 评价 fitness = np.array([evaluate_alloc(ind, cities, n_robots) for ind in pop]) idx_sort = np.argsort(fitness) alpha = pop[idx_sort[0]].copy(); beta = pop[idx_sort[1]].copy(); delta = pop[idx_sort[2]].copy() # 动态权重 w_alpha = 0.6 - 0.3*gen/max_iter; w_beta = 0.3; w_delta = 0.1 + 0.2*gen/max_iter for i in range(pop_size): X1 = alpha; X2 = beta; X3 = delta # 简化 new_pos = w_alpha*X1 + w_beta*X2 + w_delta*X3 + np.random.randn(dim)*0.1 new_fit = evaluate_alloc(new_pos, cities, n_robots) if new_fit < fitness[i] or random.random() < np.exp((fitness[i]-new_fit)/T): pop[i] = new_pos; fitness[i] = new_fit T *= 0.99 return alpha # 蚁群算法路径规划 def ant_colony_path(map_grid, start, goal, n_ants=50, max_iter=100): n_rows, n_cols = map_grid.shape pheromone = np.ones((n_rows, n_cols))*0.1 best_path = []; best_len = float('inf') for _ in range(max_iter): paths = []; lengths = [] for _ in range(n_ants): path = [start]; pos = start while pos != goal and len(path) < 500: neighbors = get_neighbors(pos, map_grid) probs = [pheromone[p] * (1.0 / (np.linalg.norm(np.array(p)-np.array(goal))+1e-3))**2 for p in neighbors] probs = np.array(probs)/sum(probs) next_pos = neighbors[np.random.choice(len(neighbors), p=probs)] path.append(next_pos); pos = next_pos lengths.append(len(path)) if len(path) < best_len and pos == goal: best_path = path; best_len = len(path) # 信息素更新 pheromone *= 0.9 for p, l in zip(paths, lengths): for pos in p: pheromone[pos] += 1.0/l return best_path def evaluate_alloc(individual, cities, n_robots): # 将优先级解码为路径，计算总长度（简化） return np.sum(individual[:len(cities)])如有问题，可以直接沟通
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