首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于群集智能算法的路径规划问题
引用本文:李梅娟,陈雪波,张梅凤.基于群集智能算法的路径规划问题[J].清华大学学报(自然科学版),2007,47(Z2):1770-1773.
作者姓名:李梅娟  陈雪波  张梅凤
作者单位:1. 大连理工大学,信息与控制研究中心,大连,116024;鞍山师范学院,计算机系,鞍山,114005
2. 辽宁科技大学,电子与信息工程学院,鞍山,114004
3. 大连理工大学,信息与控制研究中心,大连,116024
摘    要:在工业及服务系统行业,特别是物流及交通运输系统中经常遇到路径规划问题。该文针对自动化立体仓库单拣选台分层水平旋转货架系统,建立了数学模型,引入基于群集智能的蚁群优化算法解决货物拣选路径规划问题。该方法能够对旋转货架系统存储的货物进行快速拣选,并在全局内找到最优货物拣选路径,求解质量高,计算时间短。在货单条目为40的情况下,该文使用改进的蚁群算法求解最优拣选路径比模拟退火算法减小了1 367.17s,比混合遗传算法节省了533.4 s。实验表明该方法适合求解中小规模货物拣选路径规划问题。

关 键 词:群集智能  蚁群优化算法  旋转货架  路径规划
文章编号:1000-0054(2007)S2-1770-04
修稿时间:2007年4月12日

Path planning based on the swarm intelligence algorithm
LI Meijuan,CHEN Xuebo,ZHANG Meifeng.Path planning based on the swarm intelligence algorithm[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2007,47(Z2):1770-1773.
Authors:LI Meijuan  CHEN Xuebo  ZHANG Meifeng
Abstract:Path planning is encountered in a variety of industrial and service applications,especially in logistics and transportation systems.This paper gives a mathematical model for a single-picking station multi-carousel system in an automated warehouse.An ant colony optimization algorithm was used to solve the goods picking path planning problem.Tests show that the ant colony optimization algorithm can rapidly identity the global optimal goods picking path.For a system with items,the improved ant colony optimization algorithm uses 1 367.17 s less time than the simulated annealing algorithm and 533.4 s less than the hybrid genetic algorithm.Thus,this approach improves the operating efficiency of automated storage/retrieval systems for small-size or medium goods picking path planning problems.
Keywords:swarm intelligence  ant colony optimization algorithm  carousel system  path planning
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号