基于自适应混合算法的智能存取系统动态路径规划

摘要：

研究了药房智能存取系统拣选路径的动态规划问题,提出了该问题的数学模型,并设计了一种新的自适应混合粒子群遗传算法(Adaptive hybrid particle swarm algorithm).该算法在粒子群遗传混合算法的基础上引入了动态调整和自适应进化的策略.在算法前期粒子群搜索阶段,建立了惯性权重系数、认知系数与收缩因子之间的联动关系,随着惯性权重的动态变化,认知系数与收缩因子也适时进行调整,提高了搜索效率和搜索精度.在算法的后期,采用了遗传算法的自适应交叉和变异的进化过程,对陷入局部最优的粒子群进行打散,使得每次迭代中都能最大限度的获取路径信息,使种群的搜索朝向解空间的不同区域发展.经过对某大型医院智能存取系统的路径规划仿真实验,验证了提出的算法相对于其他算法在求解速度和求解精度上都有较大的提高.

关键词：智能存取、动态路径优化、混合算法、自适应策略

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然基金51075013;国家十二五科技支撑计划2011BAF04B00;北京市自然基金4102035

在线出版日期：2013-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1543-1548