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针对现行自动导引车(AGV)系统研究中过分依赖匀速运动和忽略通信时长等模型理想化假设条件及转弯惩罚和拥堵惩罚因子等仿真修正参数的缺点,提出一种面向真实场景的自适应集群调度策略．首先分析了AGV集群系统的地理特征并得到运动约束,然后对于现行的A~*算法进行改进,实现加速计算．针对遗传算法适应性有待改善的问题,在融合A~*算法的基础上提出了基于动态适应度函数的改进遗传算法,所提出的方法不再须要针对新的环境修改遗传算法结构,只须将约束添加至A~*算法工作的地图中．给出了双向A~*算法下的多AGV调度的实验结果,分析表明：本研究的双向A~*算法在路径求解速度上有明显的优势,且能够适应不同数量的障碍,为AGV集群调度方法在真实作业场景中的开发应用提供了参考． 相似文献
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