面向绿色再制造系统的AGV路径规划研究

• 作者: 周润 李炎炎 石小秋 魏永来 龙伟
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 绿色再制造 AGV路径规划 粒子群算法 遗传算法 双重交叉变异策略 自适应惯性权重
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 883-889
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5698字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2019.05.014

摘要

为了解决绿色再制造系统中的自动导引运输车(AGV)路径规划问题的问题,提出一种粒子群遗传融合的AGV全局路径优化的自适应算法.该方法集成了遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)二者的优点,为了改善传统PSO-GA融合算法迭代前期寻优速度慢的问题,引入了自适应惯性权重;为了提高算法进入迭代后期的收敛精度,提出了一种双重交叉变异策略,使得改进的PSO-GA融合算法比传统的PSO-GA融合算法搜索能力更强,进化速度更快,收敛精度更高.为了验证改进后算法的优越性,采用栅格法模拟自动导引运输车运行环境并通过MATLAB对标准粒子群、遗传、传统的PSO-GA融合、改进PSO-GA融合四种算法解决路径优化问题进行试验对比,结果证明了改进后的PSO-GA算法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙伟	四川大学机械工程学院	98	481	12.0	15.0
2	李炎炎	四川大学机械工程学院	20	45	4.0	6.0
3	魏永来	四川大学机械工程学院	2	10	1.0	2.0
4	石小秋	四川大学机械工程学院	3	14	2.0	3.0
5	周润	四川大学机械工程学院	1	1	1.0	1.0