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基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划
摘要：
AGV（自动导引车）成为了制造业自动化生产流程中的重要一环。在一些工厂或生产线中，多台AGV需要相互协调合作完成物流任务，如何合理规划多AGV的路径成为了研究热点之一。本文提出了一种基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划方法，并与传统遗传算法进行了对比，结果表明该方法能更有效地缩短路径距离和降低系统运行时间，更适合于实际生产环境中的应用。
关键词：AGV；蚁群算法；路径规划；遗传算法；多AGV系统。
1.引言
随着制造业不断向智能化、自动化方向发展，AGV在生产线的运用逐渐增多。在生产线上，多个AGV同时运作，需要相互协调合作，完成物流任务。因此，如何合理规划多AGV的路径是多AGV系统中的一项关键问题。
目前，已有许多研究者利用优化算法对多AGV系统进行路径规划。其中，遗传算法是一种常用的优化算法。但是，传统遗传算法容易陷入局部最优解的问题，对求解复杂问题的能力有限。因此，本文提出了基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划方法，以提高算法的求解能力。
2.蚁群算法及其改进
2.1蚁群算法
蚁群算法（AntColonyOptimization，ACO）是一种仿生算法，模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为。该算法通过蚂蚁的信息素行为对路径进行更新和选择，从而找到最短路径。具体流程如下：
（1）初始化信息素路径；
（2）每只蚂蚁按照信息素大小选择路径；
（3）每只蚂蚁完成路径后，根据路径长度更新信息素；
（4）重复（2）和（3）步骤，直至满足终止条件。
2.2蚁群算法改进
为了提高算法的求解能力，本文对蚁群算法进行了改进，主要包括以下三个方面：
（1）增加启发式信息
启发式信息用于指导蚂蚁选择路径的方向，可以避免蚂蚁陷入局部最优解。具体而言，启发式信息包括以下两个部分：1）距离信息，即蚂蚁到下一个节点的直线距离；2）期望信息，即蚂蚁到下一个节点后，可以获得的信息素大小。
（2）采用局部搜索
局部搜索是指对某一区域内的路径进行搜索，以避免算法陷入局部最优解，从而提高算法的求解能力。
（3）增加变异策略
变异策略是指对蚂蚁从信息素最大的路径中随机选择一条路径进行变异。变异可以帮助算法跳出局部最优解，从而寻找更优的解。