1.一种基于惩罚能耗优化多移动机器人任务分配的方法，包括移动机器人能耗模型，惩罚能耗，能耗惩罚模型，目标函数值，智能算法，利用能耗惩罚模型，在目标函数值中增加惩罚能耗，通过智能算法计算目标函数值的最小值，在满足智能算法终止条件下，输出仿真后每个移动机器人的完成分配任务的作业路线，终止条件设置为智能算法迭代次数，具体流程如下：

步骤一：开始；

步骤二：移动机器人能耗模型中引入惩罚能耗，移动机器人能耗模型包括所有移动机器人消耗总能量和惩罚能量之和；

步骤三：基于能耗惩罚模型计算惩罚能耗；

步骤四：计算包括惩罚能耗在内的目标函数值；

步骤五：运用智能算法计算目标函数值的最小值；

步骤六：智能算法终止条件判断，如果智能算法运行的迭代次数小于终止条件设置智能算法迭代次数，直接跳转至步骤三；否则智能算法停止，输出仿真后每个移动机器人的完成分配任务的作业路线，程序结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于惩罚能耗优化多移动机器人任务分配的方法，其特征在于所述能耗惩罚模型为：

式中，i表示机器人的序号；j表示移动机器人作业任务序号；(PE)ij表示移动机器人i完成所有分配给移动机器人i执行分配作业任务j的惩罚能耗；E(Rij)：表示移动机器人i完成所有分配给移动机器人i作业任务j所消耗的总能耗； 表示所有机器人消耗能耗平均值；P表示能耗百分比，有 α表示超出平均值百分比，是一个经验常数值；在能耗惩罚模型中，如果P≥α，则有 否则(PE)ij＝0。

3.根据权利要求1所述的一种基于惩罚能耗优化多移动机器人任务分配的方法，其特征在于所述惩罚能耗在内的目标函数值为： 式中n和m分别表示移动机器人总数量和作业任务总数量；要求括惩罚能耗在内的目标函数值最小。