基于模拟退火遗传算法的全向AGV路径规划
来源：计算机集成制造系统杂志2024年第10期北京时间：
作者：牛秦玉, 李博
单位：西安科技大学机械工程学院
摘要：针对传统遗传算法在规划自动导引小车路径时易陷入局部最优、收敛慢且路径长度非最短等问题,提出一种融合人工势场法和模拟退火思想的改进遗传算法。首先,结合人工势场法设计了一种引导式初始种群生成策略来提高算法的初始化速度;然后,将转角大小、非必要转向次数等约束条件加入适应度函数提升路径的平滑性,基于模拟退火算法改进选择算子来增强全局搜索能力,引入编辑距离筛选交叉前的个体以防止无效交叉,并添加删除算子解决冗余节点问题,获得了较短路径。最后通过实验仿真表明,改进算法规划的路径较短、收敛效果较好,有效防止了算法陷入局部最优。后经ROS机器人操作平台验证,搜索到的路径更具优势,在一定程度上证明了改进算法的有效性和可行性。
关键词：遗传算法,人工势场法,模拟退化算法,自动导引车,路径规划
基金资助：国家自然科学基金资助项目（52174149）。
