苹果园内无人割草机多机协同作业路径优化算法

[目的]提高新型苹果园内多台无人割草机协同作业时的工作效率。[方法]提出一种改进的遗传算法(Improved genetic algorithm, IGA),为每台割草机分配并优化作业路径。根据实际无人割草机作业情况,以总转弯时间和作业时长为综合优化目标,构建无人割草机多机作业路径优化模型。通过设定任务阈值,引入改良圈策略和Metropolis准则改进遗传算法(Genetic algorithm, GA)以求解模型。[结果]仿真试验结果表明,IGA为每台割草机分配的任务量均衡,与GA相比,IGA优化后的矩形果园路径平均总转弯时间和作业时长分别减少22.89%和19.36%;与分区作业相比,IGA优化后的矩形果园路径平均总转弯时间和作业时长分别减少45.53%和10.68%。在梯形果园中,IGA不受果树分布影响,与GA和分区作业相比,平均总转弯时间分别减少14.38%和34.08%,平均作业时长分别减少23.71%和10.07%。[结论]所提出的IGA性能更好,能有效优化机群的作业路径,缩短作业时长,提高作业能力。