基于改进遗传算法的AGV集结路径研究OACSTPCD
A Study on AGV Aggregation Path Based on Improved Genetic Algorithm
AGV是自动物流仓储系统中的重要组成部分.针对多台AGV集结问题,在对路径时间窗进行分解的基础上,使用改进遗传算法进行求解,详细描述了算法求解的步骤.该遗传算法加入了基于时间窗的调整策略,能够有效减少冲突以及死锁发生的概率,加快求解的收敛速度,能在规定时间内求解出使集结总时间最短的方案.仿真分析表明:与传统遗传算法以及深度优先搜索算法比较,该算法的效果和各项性能更好.
赵睿;楼佩煌;钱晓明;武星;胡泊
南京航空航天大学 机电学院,江苏 南京210016南京航空航天大学 机电学院,江苏 南京210016南京航空航天大学 机电学院,江苏 南京210016南京航空航天大学 机电学院,江苏 南京210016南京航空航天大学 机电学院,江苏 南京210016
信息技术与安全科学
路径规划遗传算法时间窗
《机械制造与自动化》 2021 (1)
重载大部件多机器人搬运系统的复合导引与协同控制方法
111-114,4
国家自然科学基金项目(61973154)江苏省重点研发计划项目(BE2016004-3)南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金项目( kfjj20180517)
评论