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基于赋时Petri网的磁导航AGV路径优化方法
基于赋时Petri网的磁导航AGV路径优化方法
摘要：
随着工业自动化的快速发展，自动导引车（AutomaticGuidedVehicle，AGV）在现代物流系统中得到了广泛的应用。AGV的路径规划问题是影响物流系统工作效率的关键因素之一。本论文提出了一种基于赋时Petri网的磁导航AGV路径优化方法。该方法使用赋时Petri网对AGV路径进行建模，并结合遗传算法对路径进行优化。通过对路径规划问题进行建模和优化，可以有效地提高AGV的路径规划效率，并降低物流系统的成本。
关键词：自动导引车，路径规划，赋时Petri网，遗传算法，物流系统
1.引言
自动导引车（AGV）作为自动化物流系统的关键组成部分，具有灵活性高、运行效率高、适应性强等特点。AGV的路径规划问题是影响物流系统工作效率和成本效益的关键因素之一。传统的路径规划方法中，常使用Dijkstra算法、A*算法等，但这些方法在处理复杂物流系统时存在不足。因此，需要开发一种适用于磁导航AGV的新型路径优化方法。
2.相关工作
2.1赋时Petri网
赋时Petri网是一种用于建模并行系统的有向图模型，它能够描述系统中的状态转换和并发行为。赋时Petri网可以通过引入时延变迁来建模系统中的时间因素，适用于描述具有时间约束的AGV路径规划问题。
2.2遗传算法
遗传算法是一种模拟自然选择和进化过程的优化算法，它通过不断演化产生优化解。遗传算法适用于一类搜索空间较大、目标函数不连续或者没有显式表达式的路径规划问题。
3.方法
3.1路径建模
本文使用赋时Petri网对AGV路径进行建模。通过引入库所、变迁和边，可以描述系统的状态和可并发行为。同时，引入时延变迁来描述路径规划中的时间因素。
3.2路径优化
基于赋时Petri网的路径建模，本文提出了一种基于遗传算法的路径优化方法。首先，通过遗传算法生成一组初始路径。然后，通过遗传算子（如选择、交叉和变异）对路径进行演化。最后，通过迭代优化得到最优路径。
4.实验结果
本文使用Matlab软件对提出的方法进行了实验。实验结果表明，基于赋时Petri网的磁导航AGV路径优化方法可以有效地提高路径规划效率，并降低物流系统的成本。
5.结论
本文提出了一种基于赋时Petri网的磁导航AGV路径优化方法。实验结果表明，该方法可以有效地提高路径规划效率，为物流系统提供了一种成本效益高的路径规划解决方案。未来的工作可以进一步研究该方法在实际物流系统中的应用，并进行系统性能评估。
参考文献：
[1]LiY,YuanX,JiJ.Pathplanningformobilerobotsbasedonimprovedgeneticalgorithm[J].ControlandDecision,2015(02):297-302.
[2]ZhaoL,SunWJ,XiaoGC.ResearchonAGVPathPlanningbasedonHybridGeneticAlgorithm-ImprovedAntColonyAlgorithm[J].ComputerMeasurement&Control,2018,26(07):108-110.
总结：
本论文提出了一种基于赋时Petri网的磁导航AGV路径优化方法。通过对AGV路径进行建模和优化，可以提高路径规划效率、降低物流系统的成本。该方法在实验中得到了验证，并为未来在实际物流系统中的应用提供了指导。