机器人技术是一门综合性高而且发展迅速的前沿学科,而服务机器人是机器人技术的热点研究方向,也是我国深入研究机器人技术的突破口。如何让家庭服务机器人在复杂家庭环境中自主决策以便让人类从繁琐的家务中解脱出来,将会是一个研究热点。文化算法是一种受社会进化启发而提出的双层进化模型,其下层种群空间有机会结合任一智能优化算法,上层信念空间通过获取种群空间的进化信息或经验来指导种群空间的进化,从而提高算法优化性能。本文将多种群交叉进化机制、模拟退火机制和自适应参数选择机制分别引进到文化算法的框架中,提出了一种改进的文化算法,这种算法能有效地求解全局优化问题,并以服务机器人仿真为背景,将改进的算法应用到家庭服务机器人任务规划中,仿真结果验证了算法的有效性。本文主要工作如下：(1)对文化算法进行改进设计,该改进算法以文化算法的双层进化结构为框架,将多种群交叉机制纳入到文化算法的种群空间中,信念空间通过接受函数提取种群空间优秀的进化知识,这个接受函数是采用模拟退火机制设计的,信念空间指导种群空间的进化是通过影响函数实现的,这个影响函数是采用自适应参数选择机制设计的,通过这种层层循环进化择优方式提高了算法的全局搜索能力。对多个典型的优化函数进行仿真结果表明了该算法具有良好的优化性能。(2)针对服务机器人模型的特点,将服务机器人的任务规划问题转化为统一的便于计算和评价的问题模型,并调用改进后的文化算法对问题进行求解,在求解的过程中,为了提高求解动作序列的效率和可靠性,还在规划的过程中加入了一些场景解析和任务解析策略,并通过实验证实了这种问题求解方式的可行性。在以上工作的基础上,设计实现了广东工业大学GDUT Ti_Ji队伍的参赛程序,较好完成了比赛任务,并取得了优异的成绩。