基于改进蚁群算法的自动导引运输车 全局路径规划方法研究*

作者：梁建刚，刘晓平*，王刚，韩松 日期：2018-05-31/span> 浏览：2035 查看PDF文档

                                                 基于改进蚁群算法的自动导引运输车全局路径规划方法研究*
                                                                        梁建刚，刘晓平*，王刚，韩松
                                                                   (北京邮电大学 自动化学院，北京 100876)

摘要：针对自动导引运输车（AGV）全局路径规划采用传统蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，提出了基于改进蚁群算法的AGV全局路径规划方法。首先，运用MAKLINK图论法构建了具有障碍物的环境模型，作为路径规划的基础；其次，改进的蚁群算法中融合了动态权重目标导向原理，设计了一种新的启发式函数，提高了其选择距离目标点更近的可选节点的概率，减小了AGV对非最短路径的选择概率；然后，采用动态调整信息素挥发系数策略进行了信息素更新，提高了算法的搜索效率；最后，将改进蚁群算法与传统蚁群算法进行了仿真实验对比。研究结果表明：与传统蚁群算法相比较，改进措施可使收敛速度提升近一倍，路径规划效率显著提高。

关键词：蚁群算法；路径规划；自动导引运输车；MAKLINK图论法

中图分类号：TP242                           文献标志码：A                      文章编号：1001-4551(2018)04-0431-06

本文引用格式：
梁建刚，刘晓平，王刚,等.基于改进蚁群算法的自动导引运输车全局路径规划方法研究［J］.机电工程，2018，35(4)：431-436.
LIANG Jian gang, LIU Xiao ping, WANG Gang, et al. Global path planning for automated guided vehicle based on improved ant colony algorithm［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2018，35(4):431-436.
《机电工程》杂志：http://www.meem.com.cn