agv任务分配和路径规划

### AGV任务分配算法

AGV任务分配涉及多个因素，包括但不限于最大完工时间、AGV数量以及电量消耗。为了优化这些方面，在建立多AGV任务调度的数学模型时，通常会考虑如何最小化总完成时间和能量消耗的同时最大化资源利用率[^2]。

对于具体的实现方式，一种常见的策略是采用混合整数线性规划(MILP)，该方法能够有效地处理离散决策变量并解决复杂的约束条件。通过定义目标函数来衡量不同方案的好坏程度，并引入一系列不等式作为限制条款以确保解决方案的实际可行性。

from ortools.linear_solver import pywraplp

def create_data_model():
    """创建数据模型"""
    data = {}
    # 定义参数...
    return data

def main():
    solver = pywraplp.Solver.CreateSolver('SCIP')
    
    data = create_data_model()
    
    infinity = solver.infinity()
    x = {}  # 决策变量
    
    # 添加约束...
    
    objective = solver.Objective()

    for i in range(data['num_tasks']):
        for j in range(data['num_vehicles']):
            objective.SetCoefficient(x[i, j], cost_matrix[i][j])
            
    objective.SetMinimization()

    status = solver.Solve()

if __name__ == '__main__':
    main()

### 路径规划技术

针对单辆或多辆AGV的路径规划问题，可以利用启发式搜索算法如A* 或者更先进的群体智能算法比如遗传算法(Genetic Algorithm, GA) 和模拟退火(Simulated Annealing, SA)[^1]。这类算法能够在复杂环境中找到从起点到终点的有效路线，同时避开障碍物和其他不可通行区域。

特别是当环境动态变化或存在不确定因素时，GA-SA组合提供了良好的鲁棒性和适应能力。它不仅继承了传统进化计算的优点——全局寻优能力强；而且借助SA机制克服早熟收敛现象，从而提高了最终解的质量。

function [bestPath,bestFitnessValue]=ga_sa_path_planning(startPoint,endPoint,mapMatrix)
% 参数初始化...

for generation=1:maxGenerations
    % 遗传操作：选择、交叉、变异...
    
    for individualIndex=1:populationSize
        currentIndividual=currentPopulation(individualIndex,:);
        
        % 模拟退火局部搜索改进个体...
        
        newFitnessValues(individualIndex)=evaluate_fitness(currentIndividual);
    end
    
    [~,bestIdx]=min(newFitnessValues);
    bestPaths(generation,:)=currentPopulation(bestIdx,:);
end

[~,finalBestIdx]=min(min(newFitnessValues));
bestPath=bestPaths(finalBestIdx,:);
bestFitnessValue=newFitnessValues(finalBestIdx);

end