Работа посвящена исследованию методов и алгоритмов планирования пути и разработке решения транспортной задачи доставки грузов используя группу роботов. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) изучение существующих методов и подходов решения задач планирования путей; 2) разработка стратегий решения транспортной задачи; 3) разработка программного обеспечения, реализующего метод; 4) визуализация результатов стратегии; 5) сравнение эффективности реализованных стратегий. В ходе работы разработаны алгоритмы движения роботов, распределения целей и построения пути, на основе предложенных стратегий. Различия стратегий состоят в частоте возвращения робота в начальную точку. Реализация и визуализация алгоритма выполнена на языке Python. Для визуализации использовалась библиотека Matplotlib. В результате исследования выявлено, что оптимальной является стратегия, при которой робот выбирает следующую цель только в зависимости от расстояния до нее и возможности выполнить заказ. Выбранная стратегия была дополнительно улучшена добавление функции частичного игнорирования возвращения в начальную точку. Предложенные алгоритмы могут быть использованы при решении логистических задач в небольшой зоне, в частности перевозка грузов на фабрике или управление доставкой багажа между самолетами и пассажирами в аэропорту.

The work is devoted to the study of methods and algorithms for route planning and the development of solutions to the transport problem of cargo delivery using a group of robots. Tasks that were solved during the study: 1) the study of existing methods and approaches to solving problems of path planning; 2) development of strategies for solving the transport problem; 3) development of software that implements the method; 4) visualization of the results of the strategy; 5) comparison of the effectiveness of implemented strategies. In the course of the work, algorithms for the movement of robots, distribution of goals and construction of a path based on the proposed strategies have been developed. The differences in strategies are the frequency of returning the robot to the starting point. Implementation and visualization of the algorithm is done in Python. For visualization, the Matplotlib library was used. As a result of the study, it was found that the optimal strategy is that the robot selects the next target only depending on the distance to it and the ability to complete the order. The chosen strategy was further improved by adding a function of partially ignoring the return to the starting point. The proposed algorithms can be used to solve logistics problems in a small area, in particular, the transportation of goods at the factory or the management of baggage delivery between aircraft and passengers at the airport.