基于蚁群算法和改进型遗传算法的仓储物流AGV路径规划算法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011562669.1
IPC分类号：G06Q10/08;G06Q10/04;G06N3/00;G06N3/12
申请日期：
2020-12-25
申请人：
哈尔滨工业大学

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著录项信息

专利名称	基于蚁群算法和改进型遗传算法的仓储物流AGV路径规划算法
申请号	CN202011562669.1	申请日期	2020-12-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-30	公开/公告号	CN112734324A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/08 物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;8;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;1;2查看分类表>
申请人	哈尔滨工业大学	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨工业大学	当前权利人	哈尔滨工业大学
发明人	张淼;郭砚璞;边浩;雷金桥;詹译傲;沈毅
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

基于蚁群算法和改进型遗传算法的仓储物流AGV路径规划算法，它涉及蚁群算法、遗传算法，解决了传统方法计算耗时、易早熟收敛、易陷入局部最优的缺陷。本发明的步骤为：一、对场地建立网格化划分与编码；二、用基于障碍物信息的改进蚁群算法生成用于遗传进化的初始AGV路径；三、用基于三阶段遗传算法迭代选择AGV最优路径；四、对具有重合点的不同AGV路径进行末端交叉；五、对AGV路径进行有利变异；六、重新计算AGV路径适应度，判定迭代是否终止，对终止后的AGV路径进行轨迹圆滑处理。本发明的基本思想是将改进的蚁群算法和改进的遗传算法相结合，加快迭代收敛速度，得到运行效率更高的AGV路径，工程适用性强。

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