基于人工蜂群-自适应遗传算法的仓储机器人路径规划

为了规划出一条更加节能的拣选路径,针对基本遗传算法的性能依赖于初始种群的质量、遗传算子的选择、交叉和变异操作,提出一种适用于仓储机器人路径规划的人工蜂群-自适应遗传算法。首先通过人工蜂群算法初始化种群以增强种群多样性;将路径长度、转弯次数和机器人运行能耗作为适应度函数的评价指标;然后基于三角函数设计自适应策略调整的交叉、变异算子以提高算法的收敛速度。仿真实验表明,在20×20大小的栅格地图中,本文提出的人工蜂群-自适应遗传算法规划的路径能耗比基本遗传算法减少5.22%;而在40×40大小的栅格地图中,本文提出的人工蜂群-自适应遗传算法规划的路径能耗比基本遗传算法减少9.08%。最后实验表明,采用本文提出的人工蜂群-自适应遗传算法规划的能耗减少7.64%,且规划的路径更平滑,更加适用于仓储机器人的路径规划。