基于改进的蚁群算法(ACO)的混合多目标AGV调度

李鹤; 姜德文

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基于改进的蚁群算法(ACO)的混合多目标AGV调度

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蚁群算法是一种通过模拟蚁群的寻路行为对现实问题进行优化的现代智能仿生算法;对实现AGV任务作业调度时,行驶路径最短的实际应用需求,研究中将AGV的路径优化模型转化为旅行商问题,分析了多目标AGV优化中出现的冲突问题;实验中,尝试了一种直接通信机制来进行改进传统算法,改进后的方法能够更好地维持种群的持久性,最终对于AGV调度规划起到积极的作用,有效地提高了AGV调度系统的效率.

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来源
《计算机测量与控制》 |2019年第6期|209-212230|共5页
作者
李鹤; 姜德文;
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作者单位

沈阳工学院辽宁省数控机床信息物理融合与智能制造重点实验室;

辽宁抚顺113122;

沈阳工学院信息与控制学院;

辽宁抚顺 113122;

沈阳工学院信息与控制学院;

辽宁抚顺 113122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.53;
关键词
车辆调度; 组合优化; ACO算法; AGV调度;

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