跳点搜索融合双向并行蚁群算法的AGV路径规划研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2024年第4期北京时间：

作者：林信川

单位：林信川,福建商学院 信息工程学院, 福州, 350012

摘要：在静态栅格地图中,针对传统蚁群算法进行AGV (Automated Guided Vehicle,自动引导车)路径规划收敛慢且搜索结果容易陷入局部最优的问题,提出一种融合跳点搜索(Jump Point Search,JPS)和双向并行蚁群搜索的改进算法.首先,对实际研究环境进行栅格化建模,使用改进的跳点搜索算法生成双向搜索的初始次优路径,为双向蚁群搜索提供初始搜索方向参考.其次,在双向并行蚁群搜索过程中采用改进的转移概率启发函数,该函数在确定下一个转移节点时考虑了避免AGV与障碍物碰撞的因素,同时通过设计信息素共享机制并结合改进的信息素增量及浓度两种融合模型,共享和更新全局信息素浓度,以更好地探索和优化路径,保证双向路径连结.最后,与传统蚁群算法进行实验结果对比,验证了改进算法的全局搜索能力、效率和安全性.

关键词：跳点搜索算法;蚁群算法;自动引导车;路径规划;双向并行

基金资助：福建省自然科学基金(2021J01331)