遗传算法优化AGV全局路径：建模与应用改进

本文探讨了遗传算法在自动导引车（Automatic Guided Vehicle, AGV）全局路径优化中的应用，发表于2008年10月的《四川大学学报(自然科学版)》第45卷第5期。作者夏谦、雷勇和叶小勇来自四川大学电气信息学院，他们提出了一种创新的方法来解决AGV在静态已知环境下的路径规划问题。 首先，研究者采用改进的链路可视图作为建模工具，这种模型对障碍物的处理更为精细，通过将障碍物的顶点视为行走节点，确保AGV在行驶过程中能够避开碰撞。这种方法增加了路径的有效性和安全性。 在路径搜索阶段，作者借鉴了蚁群算法的可行表路径搜索策略，用于生成初始种群，这样可以避免AGV在实际操作中遇到无效路径，从而提高搜索效率。此外，针对死路情况，研究者设计了相应的处理机制，防止搜索陷入停滞，保持搜索的连续性。 交叉过程中，采用了重复点交叉的方式，不仅解决了AGV可能遇到的断路问题，还提升了找到最优路径的效率。值得注意的是，论文还提到在交叉变异阶段，人为创造环路的设计有助于优秀个体的产生，这在遗传算法的进化过程中起到了关键作用。 为了进一步优化算法性能，研究者引入了蚁群算法的正反馈优化策略，将其与遗传算法的多次迭代相结合，加速了算法收敛到最优解的过程。实验结果显示，经过改进的遗传算法能够在MATLAB仿真环境中有效地搜索出AGV的全局最优路径。 本文的关键词包括：AGV、碰撞避免、死路处理、环路生成、全局路径优化、重复点交叉、遗传算法、蚁群算法以及正反馈优化策略。这些关键词展示了研究的核心内容和技术细节，对于理解和应用遗传算法在AGV路径规划中的实际应用具有重要的参考价值。