改进蚁群算法在智慧物流AGV避障路径规划中的应用

"基于改进蚁群算法的智慧物流调度规划，通过使用带时间窗的栅格方法模拟AGV车辆在智慧仓储的工作环境，并提出一种改进的蚁群算法，优化概率转换公式和信息素更新规则，有效解决多个AGV的避障路径规划问题，从而促进智慧物流的发展。该研究由叶杭璐和何利力发表于《计算机系统应用》2021年第30卷第1期。" 智慧仓储物流是现代物流行业的重要发展方向，旨在通过自动化、智能化的技术手段降低物流成本，提高效率。自动引导车（AGV）在智慧仓储中扮演着关键角色，它们能够在仓库内部自主导航，执行货物搬运任务。然而，如何在复杂的工作环境中规划AGV的避障路径，避免碰撞，成为了一个亟待解决的问题。 本文提出了一种基于改进蚁群算法的解决方案。蚁群算法是一种仿生优化算法，受到蚂蚁觅食行为的启发，通过信息素的分布和更新来寻找最优路径。在传统蚁群算法的基础上，该研究引入了时间窗的概念，以更精确地模拟AGV的工作时间限制。时间窗建模使得算法能够考虑每个任务的时间窗口约束，确保AGV能在规定时间内完成任务的同时避开其他AGV。 改进的蚁群算法主要体现在两个方面：一是概率转换公式的改进，这使得AGV在选择路径时更倾向于那些未被过度探索且具有较少障碍的路段；二是信息素更新规则的优化，不仅考虑了路径的长度，还加入了避障信息，使得算法在寻找最短路径的同时，能有效地避开障碍物。 通过仿真测试，该算法成功地解决了多个AGV的避障路径规划问题，证明了其在智慧仓储物流中的有效性。这种优化的路径规划策略对于提升AGV系统的整体性能，减少等待时间和冲突，提高仓储运营效率具有重要意义。同时，这一研究也为其他复杂的多机器人协调问题提供了新的思路和方法。 参考文献： 叶杭璐,何利力.基于改进蚁群算法的智慧物流调度规划.计算机系统应用,2021,30(1):207–213.http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7802.html 关键词：智慧仓储物流，AGV，时间窗建模，改进蚁群算法，避障路径规划