【摘 要】
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AGV(Automated Guided Vehicle)在物流运输中有很重要的作用,有效的路径规划会提高AGV的运行效率。蚁群算法是一种仿生算法,但是传统蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最
【机 构】
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山东建筑大学智能技术与机器人系统研究院,山推工程机械股份有限公司,不详
【基金项目】
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山东省重点研发计划(2016ZDJS02A12,2018GGX103042,2017CXGC0603,2018YFJH0306,2017CXGC0918,2017CXGC1505)
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AGV(Automated Guided Vehicle)在物流运输中有很重要的作用,有效的路径规划会提高AGV的运行效率。蚁群算法是一种仿生算法,但是传统蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优解的问题,本文通过正态分布优化蚁群算法中的转移概率,在建立的栅格地图的基础上,仿真实验证明改进算法在AGV路径规划中具有可行性,并且改进后的算法相比较于传统算法拥有更快的收敛速度。
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