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改进麻雀搜索算法的AGV路径规划

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针对仓储环境中无人导引车(AGV)搬运货物的路径规划问题,提出一种基于改进的麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)的方法.使用虫口混沌序列取代种群的初始化随机分布,提高初代解的丰富性和均衡性,从而解决种群分布集中、搜索空间不够大等问题;通过在发现者中引入时变权重因子,在前期不断拓展搜索区域,在后期提升收敛效率,协调整体与局部的开发拓展能力;通过反向学习策略对种群进行扰动,防止算法后期种群单一和陷入局部最优.结果表明,ISSA在路径长度、拐角次数以及迭代次数方面均优于原算法和蚁群算法;在相同的环境模型下,ISSA在路径长度和拐角次数方面均优于文献算法.
Path Planning of Automated Guided Vehicle Based on Improved Sparrow Search Algorithm

path planningISSAautomatic guided vehiclesgrid method

王洪铃、谭功全、李静、李易念、郑佳钰

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四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川自贡 643000

人工智能四川省重点实验室,四川宜宾 644005

路径规划 改进麻雀搜索算法 无人导引车 栅格法

2023

10.3969/j.issn.1003-3106.2023.08.023

无线电工程
中国电子科技集团公司第五十四研究所

无线电工程

影响因子：0.667
ISSN：1003-3106
年,卷(期)：2023.53(8)
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