三维贪心遗传算法优化易燃品仓库群巡检路径

本文主要探讨了在易燃品仓库群的三维移动智能巡检中，如何优化巡检路径的问题。针对多仓库群的巡检路径优化，研究者提出了一个创新的贪心遗传混合式路径优化算法。这个算法巧妙地结合了贪心策略与遗传算法，通过贪心策略指导遗传选择的操作，增强搜索效率。首先，论文构建了一个详细的仓库群巡检目标分配数学模型，该模型考虑了巡检效率、覆盖范围以及安全因素，为路径规划提供了理论基础。 在实施过程中，研究人员设计了一种基于贪心遗传混合算法的三维移动巡检系统。通过仿真分析，特别是在对稀土金属库的不同规模（如103个巡检点、1层库41个点、2层库51个点和33层库75个点）的比较实验中，结果显示，相较于传统的遗传算法和粒子群算法，这种新方法能够显著减少平均巡检路径长度，对于103个巡检点，平均节省了15.2%，而对于较大规模的仓库，例如33层库，路径长度减少了6.1%。这表明该算法有效解决了遗传算法可能存在的早熟问题，即在搜索早期就达到局部最优而忽视全局最优的情况，从而提高了巡检的收敛速度和找到更短路径的能力。 通过这些改进，该算法不仅提升了巡检效率，还有助于确保人员安全，因此在危险品大物资仓库中具有实际应用价值和安全示范作用。本文的研究成果为易燃品仓库群的智能巡检路径规划提供了一种高效且安全的解决方案，对于仓储管理领域的智能化和自动化有着重要的推动作用。