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混合智能算法在AGV全局路径规划中的应用研究
  • 期刊名称:电脑开发与应用,2011,24(7):55-56,60.
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]广东工业大学自动化学院,广州510006
  • 相关基金:国家自然科学基金(61074147 60374062); 广东省自然科学基金(8351009001000002); 广东省科技计划基金资助项目(2008B010200005)
  • 相关项目:关联物流运输优化调度的理论与方法研究
中文摘要:

首先采用网络拓扑图法对AGV工作空间建模,将AGV路径规划问题即可转化为求解网络拓扑图的最短路径问题。然后用Floyd-Warshall算法求拓扑图的可行路径点;再用改进的自适应遗传算法来调整各个可行路径点,得到最优或近似最优的路径。MATLAB仿真结果表明本算法行之有效,可以较为准确地搜索到AGV的全局最优路径。

英文摘要:

This paper presents the Network Topology Graph(NTG) is used to establish the AGV environment model at first,so the AGV path planning problem is transformed into find out the shortest path in the established model.Then the Floyd-Warshall algorithm was applied to find the feasible space nodes,and finally the improved SAGA was successfully implemented to adjust them and find the optimal path or approximate optimal path.The effectiveness and efficiency of the improved SAGA was tested using the MATLAB simulation approach.

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