一种基于杂交育种策略的多负载AGV路径规划方法

文档序号:35696324发布日期:2023-10-11 19:19阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于杂交育种策略的多负载agv路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于杂交育种策略的多负载agv路径规划方法,其特征在于,所述初始化参数包括信息素因子α、启发式因子β、信息素衰减系数ρ、信息素质量系数q、最大迭代次数ncmax、种群数量m。

3.根据权利要求1所述的基于杂交育种策略的多负载agv路径规划方法,其特征在于,所述步骤4具体包括:

4.根据权利要求1所述的基于杂交育种策略的多负载agv路径规划方法,其特征在于,所述步骤4具体包括:

5.根据权利要求4所述的基于杂交育种策略的多负载agv路径规划方法,其特征在于,所述步骤4具体包括:蚂蚁在选择下一个城市之前,首先进行一次随机实验得到随机数q,若q≤q0,则在所有可行的城市中找出最大的城市,即为下一个要选择的城市,反之则按照公式(6)选择下一个城市,为蚂蚁k在城市i选择城市j作为下一步转移城市的转移概率;

6.根据权利要求5所述的基于杂交育种策略的多负载agv路径规划方法,其特征在于,所述步骤4具体包括:在一次循环完成后只对搜索到最优路径的蚂蚁进行全局信息素的更新,信息素更新规则如公式(7)和公式(8):

7.根据权利要求1所述的基于杂交育种策略的多负载agv路径规划方法,其特征在于,所述步骤4具体包括:当子种群为mmas时,路径上信息素的浓度范围限制于区间[τmin,τmax]内,当路径上的信息素浓度超出这个范围时将会被强制设置为τmin或τmax;同时,信息素的初始值设为最大值τmax。

8.根据权利要求1所述的基于杂交育种策略的多负载agv路径规划方法,其特征在于,所述步骤5具体包括:

9.根据权利要求8所述的基于杂交育种策略的多负载agv路径规划方法,其特征在于,所述步骤6具体包括:


技术总结
本发明属于智慧工厂中AGV路径规划技术领域,具体提供了一种基于杂交育种策略的多负载AGV路径规划方法,通过对基本蚁群优化算法进行改进,设计了协同进化异构蚁群优化算法,来弥补单一种群在解的多样性方面的不足,并提出一种基于种群相似度的策略来判断经过固定代数的迭代后是否需要进行交流,在种群多样性和收敛速度之间保持动态平衡,使算法具有较高全局收敛速度的同时收获高质量的解,可用于路径规划相关技术领域中。本发明能够快速的获得多负载AGV在面对多任务时的最优路径选择,在保证获得最优路径的前提下,提高路径规划速度,能够满足智慧工厂等领域多负载AGV路径规划的需求,为提高AGV路径规划效率提供更有效的技术方法。

技术研发人员:叶志伟,张霄雨,李小敏,靳华中,刘春,蔡政洋,詹必豪,王文静,何新龙
受保护的技术使用者:湖北工业大学
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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