python 遗传算法 agv_基于改进遗传算法的AGV路径规划
基于改进遗传算法的
AGV
路径规划
苑光明,翟云飞,丁承君,张
鹏
【摘
要】
[摘
要]
针对
AGV
在自动化生产线中原有路径规划算法存在路径拐
弯次数多,不利于
AGV
自动控制的问题,提出了一种改进遗传算法。为提高
AGV
运行的效率,该算法引入了拐弯因素。针对在路径规划中传统遗传算法收
敛速度慢的问题,结合分层方法,改进传统的精英保留策略。在算法进化过程
中,根据个体适应度的变化动态调整交叉概率和变异概率,加快算法的收敛速
度。
Matlab
仿真实验结果显示
:
改进遗传算法能够规划出一条更合理的路径,
相比较传统方法减少了转弯次数,改善了搜索路径质量,表明该算法可以满足
自动化生产线
AGV
路径规划的要求。
【期刊名称】
北京联合大学学报(自然科学版)
【年
(
卷
),
期】
2018(032)001
【总页数】
5
【关键词】
[关键词]
自动导航车
;
路径规划
;
改进遗传算法
;
转弯次数
0
引言
随着自动化技术的不断发展,目前国内大部分制造业,尤其是在汽车制造、制
药等劳动力密集的制造企业,传统的物料运输方式效率低,柔性较差,且需要
的人工量大,对于企业来说难以达到其高效生产的要求。为了克服这种现状,
相关领域积极引入
AGV(Automated
Guided
Vehicle)
自动导航车,达到物料
运输的目的[
1
-
2
]
。
AGV
在实际应用中仍然有一些需要解决的问题,路径规
划是其中比较重要的一个问题,当
AGV
收到调度系统下达的任务后,会自动规
划出
1
条从当前位置到达目标位置的路径,该路径需要优化的方面有行程时间、
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