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摘要:
针对智能停车库自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)存取车路径规划问题,提出了一种基于粒子群和遗传算法的动态自适应混合算法.在标准粒子群算法和遗传算法的基础上,通过引入动态自适应调整策略分别对惯性权重系数、学习因子以及交叉变异概率公式进行了优化.在进化初期,通过在惯性权重系数和学习因子之间建立动态联动关系来实现对粒子速度和位置的实时有效更新;在进化后期,通过引入自适应遗传算法的交叉、变异操作来增强混合算法的全局搜索能力,提高算法的进化速度和收敛精度.为验证混合算法的可行性和有效性,选用MATLAB软件对其进行仿真测试.仿真测试结果显示,与禁忌搜索算法、蚁群算法以及遗传算法相比,混合算法表现出较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,表明混合算法可行和有效.
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文献信息
篇名 基于粒子群遗传算法的泊车系统路径规划研究
来源期刊 工程设计学报 学科 工学
关键词 粒子群算法 遗传算法 泊车系统 AGV 路径规划
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 建模、分析、优化和决策
研究方向 页码范围 195-200
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 5823字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1006-754X.2016.02.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱龙彪 南通大学机械工程学院 41 309 10.0 15.0
2 王辉 南通大学机械工程学院 17 190 8.0 13.0
3 朱天成 1 36 1.0 1.0
4 陈红艳 南通大学机械工程学院 9 78 4.0 8.0
5 邵小江 南通大学机械工程学院 7 118 5.0 7.0
6 朱志慧 4 82 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
遗传算法
泊车系统
AGV
路径规划
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工程设计学报
双月刊
1006-754X
33-1288/TH
大16开
杭州市天目山路148号
1994
chi
出版文献量(篇)
2068
总下载数(次)
5
总被引数(次)
17041
论文1v1指导