【摘 要】
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针对传统蚁群算法在求解自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)路径规划时存在搜索效率低且易陷入局部最优的问题,提出了一种运用于AGV路径规划的混合蚁群算法。首先
【基金项目】
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安徽省科技攻关计划资助项目(1604a0902181),博士专项科研资助基金(JZ2019HGBZ0125)
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针对传统蚁群算法在求解自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)路径规划时存在搜索效率低且易陷入局部最优的问题,提出了一种运用于AGV路径规划的混合蚁群算法。首先,利用可视图法建立研究问题的环境模型,在此基础上利用A~*算法规划出一条较优路径作为初始路径;其次,对蚁群算法信息素更新方式以及节点转移概率公式中的启发函数加以改进来提高算法的求解精度,在初始路径的基础上运用改进后的蚁群算法求出最优路径;最后,将混合蚁群算法应用于实际案例,通过与传统蚁群算法的搜索结果加以对比,验证
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