基于高适应度值遗传算法的AGV最优路径规划

发布时间：2018-04-03 14:39

  本文选题：自动导引运输车　切入点：路径优化　出处：《计算机工程与设计》2017年06期

【摘要】：提出一种基于高适应度值遗传算法的控制策略来规划AGV路径。为使遗传算法运算结果收敛并尽量避免算法出现早熟现象,对遗传算法的选择算子和交叉算子在基于适应度值的基础上进行优化改进,选择阶段让适应度值大的个体获得更多的机会遗传到下一代,体现遗传算法优胜劣汰的原则。交叉阶段通过多次不同交叉点位的随机交叉来维持种群的多样性。使用MATLAB软件对算法进行仿真,仿真结果表明,该调度策略是合理且高效的,增加了AGV调度系统的柔性和鲁棒性,提高了遗传算法找到全局最优解的概率。
[Abstract]:A control strategy based on high fitness genetic algorithm is proposed to plan AGV path.In order to make the result of genetic algorithm converge and avoid precocity, the selection operator and crossover operator of genetic algorithm are optimized and improved on the basis of fitness.The selection stage allows individuals with high fitness to get more opportunities to inherit to the next generation, which embodies the principle of survival of the fittest from the fittest of genetic algorithms.In the crossover stage, the population diversity is maintained by random crossing of several different intersections.The algorithm is simulated with MATLAB software. The simulation results show that the scheduling strategy is reasonable and efficient, increases the flexibility and robustness of the AGV scheduling system, and improves the probability of finding the global optimal solution by genetic algorithm.
【作者单位】： 湖北工业大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51405144) 湖北省科技支撑计划基金项目(2014BAA006) 湖北省自然科学基金项目(2014CFB598)
【分类号】：TP18;TP23

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本文编号：1705629