摘要
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。
The AGV is an important part of the automated logistics warehousing system.Based on the time window,this paper elaborates an improved genetic algorithm dealing with AGV assembly problems and the steps of the algorithm solution in details.The genetic algorithm,added in an adjustment strategy based on time window,is effective in reducing the probability of collisions and deadlocks,accelerating the convergence of the solution,and finding the optimal solution of the total assembly time in a specified time.The simulation proves that the algorithm enjoys superiority over the traditional genetic algorithm and depth-first search algorithm in terms of effect and performances.
作者
赵睿
楼佩煌
钱晓明
武星
胡泊
ZHAO Rui;LOU Peihuang;QIAN Xiaoming;WU Xing;HU Bo(College of Mechanical and Electrical Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China)
出处
《机械制造与自动化》
2021年第1期111-114,共4页
Machine Building & Automation
基金
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)。
关键词
路径规划
遗传算法
时间窗
path planning
genetic algorithm
time window
