基于改进遗传算法的AGV路径规划

摘要：

为解决基本遗传算法在规划AGV运行路径时存在早熟收敛的问题,对基本遗传算法进行改进优化.用模拟退火法进行种群选择,提高种群的差异性;改进交叉、变异算子自整定策略和精英策略,提高算法的收敛速度;在适应度函数中加入路径曲折度、路径繁忙度和车辆负重度等多个规划指标,使规划出的路径更符合实际.将优化后的算法与基本遗传算法进行比较,仿真结果表明,改进后算法在AGV路径规划中具有高效性.

关键词：遗传算法、路径规划、模拟退火、自整定策略、精英策略、多指标规划

所属期刊栏目：41

分类号：TP301.6;TP242(计算技术、计算机技术)

资助基金：南通市应用基础研究—工业创新基金项目 GY12017018

在线出版日期：2020-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：550-556