基于改進(jìn)自適應(yīng)遺傳粒子群混合算法的多AGV路徑規(guī)劃研究

錢(qián) 成 董春芳

（東北林業(yè)大學(xué)，黑龍江 哈爾濱 150036）

0 引言

隨著物流倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域?qū)ψ詣?dòng)化水平要求的不斷提高，AGV已經(jīng)成為影響物流運(yùn)輸效率的關(guān)鍵工具。AGV 路徑規(guī)劃是規(guī)劃1 條從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的無(wú)障礙路徑，路徑規(guī)劃能力將直接影響整個(gè)物流系統(tǒng)的工作效率[1]。

遺傳算法憑借尋優(yōu)能力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用于路徑規(guī)劃領(lǐng)域。苑光明等[2]在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)了精英選擇策略，動(dòng)態(tài)調(diào)整交叉、變異概率，提高了AGV 搜索路徑的質(zhì)量。粒子群算法具有原理簡(jiǎn)單、收斂速度快以及尋優(yōu)穩(wěn)定性高的特點(diǎn)，同樣具有廣泛的應(yīng)用范圍。丁承君等[3]提出一種具有遺傳因子的改進(jìn)粒子群算法，引入自適應(yīng)慣性權(quán)重并對(duì)粒子進(jìn)行交叉、變異操作，以降低算法迭代次數(shù)。

上述學(xué)者采用的方法在一定程度上提高了AGV 的路徑質(zhì)量，但是針對(duì)處理多AGV 路徑規(guī)劃還是存在尋優(yōu)能力較差、運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題，該文提出了一種改進(jìn)自適應(yīng)遺傳粒子群混合算法（HpsoGA），根據(jù)迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)修改權(quán)重、學(xué)習(xí)因子，同時(shí)對(duì)遺傳算法中的交叉、變異概率進(jìn)行動(dòng)態(tài)非線性調(diào)整，在適應(yīng)度函數(shù)中引入擁堵系數(shù)來(lái)懲罰可能擁堵的路徑，從而規(guī)劃更優(yōu)路徑。

1 模型創(chuàng)建

1.1 問(wèn)題描述

在物流倉(cāng)庫(kù)中，需要AGV 從起點(diǎn)出發(fā)，根據(jù)相應(yīng)的路徑到達(dá)目標(biāo)任務(wù)點(diǎn)完成取貨作業(yè)，同時(shí)需要避免與其他工作中的AGV 發(fā)生沖突。多AGV 路徑規(guī)劃的目標(biāo)是在不產(chǎn)生沖突的前提下找到最優(yōu)路徑，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。……