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基于改进蚁群算法的无人仓的多AGV避碰路径优化策略
摘要：无人仓库中多个自动引导车（AGV）在有限的空间内同时运行时，避免碰撞是一项关键的任务。本论文研究了一种基于改进蚁群算法的多AGV避碰路径优化策略，以最小化AGV之间的冲突，并提高运输效率。通过模拟实验和对比分析，结果表明改进蚁群算法能够有效地优化多AGV的避碰路径，提升整体的运输效率和安全性。
1.引言
随着电子商务的快速发展，无人仓库成为了现代物流行业的重要组成部分。在无人仓库中，多个AGV同时运行，致使AGV之间的避碰问题变得尤为重要。传统的路径规划方法在面对多AGV避碰问题时存在着效率较低的问题。因此，本研究提出了一种基于改进蚁群算法的多AGV避碰路径优化策略。
2.相关工作
目前，已有一些研究通过蚁群算法解决了单个AGV路径规划问题。然而，在多AGV情况下，蚁群算法存在着效率低下的问题。因此，本研究着重改进了蚁群算法，以提高多AGV路径规划的效率。
3.方法
本论文的方法基于改进的蚁群算法，具体步骤如下：
（1）初始化：设置蚂蚁数量、迭代次数、信息素的初始值等参数。
（2）路径搜索：每只蚂蚁根据信息素和启发式规则选择下一步的移动方向，并更新路径和信息素。
（3）信息素更新：通过淘汰机制和信息素蒸发更新信息素，使得路径更有利于避免碰撞。
（4）避碰检测：在路径搜索的过程中，实时检测AGV之间的距离并根据一定的阈值进行避碰控制。
4.实验与结果
通过模拟多AGV的避碰场景，并与传统路径规划方法进行对比分析，我们得到了如下结果：
（1）改进蚁群算法通过调整信息素的更新策略，使得多AGV的避碰路径更加合理，能够避免碰撞。
（2）与传统方法相比，改进蚁群算法能够显著提高多AGV的运输效率，减少了运输时间。
（3）改进蚁群算法在避碰路径规划上表现出了较高的鲁棒性，能够适应不同场景下的多AGV运输需求。
5.结论
本论文通过改进蚁群算法提出了一种多AGV避碰路径优化策略。实验结果表明，该策略能够有效地优化多AGV的避碰路径，提升整体的运输效率和安全性。未来的研究可以进一步探索与其它算法相结合，以适应更加复杂的无人仓库场景，提高路径规划的效果。