基于改进遗传算法的AGV路径规划

针对AGV在自动化生产线中原有路径规划算法存在路径拐弯次数多,不利于AGV自动控制的问题,提出了一种改进遗传算法。为提高AGV运行的效率,该算法引入了拐弯因素。针对在路径规划中传统遗传算法收敛速度慢的问题,结合分层方法,改进传统的精英保留策略。在算法进化过程中,根据个体适应度的变化动态调整交叉概率和变异概率,加快算法的收敛速度。Matlab仿真实验结果显示:改进遗传算法能够规划出一条更合理的路径,相比较传统方法减少了转弯次数,改善了搜索路径质量,表明该算法可以满足自动化生产线AGV路径规划的要求。