改进蚁群算法在AGV全局路径规划中的研究
胡庆朋1
王涛
张如伟2
1.山东建筑大学智能技术与机器人系统研究院 山东济南2501012.山推工程机械股份有限公司 山东济宁 272073
摘要：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.
关键词：AGV蚁群算法路径规划
资助基金：山东省重点研发计划(2016ZDJS02A12)山东省重点研发计划(2018GGX103042)山东省重点研发计划(2017CXGC0603)山东省重点研发计划(2018YFJH0306)山东省重点研发计划(2017CXGC0918)山东省重点研发计划(2017CXGC1505)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 116-118 )
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