堆垛机式密集仓储系统复合作业三维空间路径优化

为提高堆垛机式密集仓储系统的运作效率,提出混合蚁群算法,利用该算法有效地解决了复合作业三维空间路径规划问题。在堆垛机和穿梭车配置比为1∶2情况下,分析堆垛机和穿梭车在三维空间内的实际调度路径,并考虑其运动过程中的加速度建立数学模型。针对该系统复合作业的特点,设计了一种三维启发函数来改进蚁群转移概率,将遗传算法生成的初始解转变为蚁群算法的初始信息素,通过粒子群算法对蚁群算法参数进行优化,避免蚁群算法为寻求最优参数组合而进行大量盲目实验。实例分析表明,所提出的混合蚁群算法与遗传和蚁群算法相比,具有更好的全局性,能够有效地缩短密集仓储系统复合作业的时间、优化三维空间路径、提高进出库调度效率。     

自适应蚁群算法在轮式机器人三维路径规划中的应用

为了优化轮式机器人三维路径,进行了特殊三维空间有效路径设计,提出了自适应蚁群算法(AACS)。并将该算法应用于三维空间机器人路径规划中,将轮式机器人所处位置与目的点之间的空间划分成带有坡度角的立体网格,定义其有效路径,形成TSP模式。自适应蚁群按TSP模式搜索从原点到目的点之间的最短路径。实验表明:自适应蚁群优化方法克服了传统蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,提高了收敛速度和精度,输出稳定性好,可以解决轮式机器人在三维实际工作环境中的路径优化问题。     

基于改进蚁群算法的激光切割加工路径优化研究

针对激光切割加工全局路径优化采用传统蚁群系统算法时,存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,对蚁群系统算法进行了改进研究。利用激光加工图元的起点和终点信息,建立了图元等价TSP问题的数学模型,提出了通过最邻近插入算法对蚁群系统算法路径规划结果进行了再优化的改进算法;详细阐述了改进蚁群系统算法的实现步骤,分析了传统蚁群系统算法和改进蚁群系统算法的迭代次数和优化效果。研究结果表明:该改进蚁群系统算法加快了收敛速度,迭代次数减少了约30%,缩短了激光加工所走路径的总长度,并成功应用到自主开发的高速激光切割加工系统中。     

轮式机器人路径规划的改进蚁群算法CSCD

针对轮式机器人在多窟障碍地形图中的路径规划问题,为了克服基本蚁群算法的局部最优问题,提高算法的收敛速度,以及节约找寻最优路径的时间,提出了一种基于多维信息素及模糊集的改进蚁群算法。在栅格化地图上,通过模糊集将某一点距离障碍物以及接受目标的信息程度表达出来,重新更新栅格化地图,从而减少地图中搜索空间,节约搜索时间。其次把传统蚁群算法中的一维信息素改进为多维信息素,得到满足多个约束条件下的路径。通过多组仿真实验的结果表明,验证了改进算法的可行性和有效性,提高了基本蚁群算法对最优路径问题的优化性能与收敛速度。与现有算法相比较,迭代次数节约了70%左右,缩小了20%的蚁群数量。     

轮式机器人路径规划的改进蚁群算法

针对轮式机器人在多窟障碍地形图中的路径规划问题,为了克服基本蚁群算法的局部最优问题,提高算法的收敛速度,以及节约找寻最优路径的时间,提出了一种基于多维信息素及模糊集的改进蚁群算法。在栅格化地图上,通过模糊集将某一点距离障碍物以及接受目标的信息程度表达出来,重新更新栅格化地图,从而减少地图中搜索空间,节约搜索时间。其次把传统蚁群算法中的一维信息素改进为多维信息素,得到满足多个约束条件下的路径。通过多组仿真实验的结果表明,验证了改进算法的可行性和有效性,提高了基本蚁群算法对最优路径问题的优化性能与收敛速度。与现有算法相比较,迭代次数节约了70%左右,缩小了20%的蚁群数量。     

自动小车存取系统复合作业三维空间路径优化

为了提高智能立体仓库的运转效率,提出了一种改进的人工狼群算法,利用该算法有效地解决了轨道小车存取系统复合作业三维空间路径优化问题。针对该系统出入库复合作业的特点,设计了一种包含轨道引导小车任务分配与三维空间路径信息的编码和解码方法;将禁忌表和拥挤度因子引入算法,并采用自适应围攻步长来避免算法陷入局部最优,同时加快算法的后期收敛速度。以某省级电能计量设备自动检定中心的AVS/RS系统为实例,将该算法与另外两种优化算法进行比较,结果表明该改进算法的收敛速度更快、优化率更高、得到的解最优。     

基于改进蚁群算法激光导航轮式机器人路径规划

针对激光导航轮式机器人在复杂环境中路径规划原始算法存在路径较长和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进蚁群算法。在实际算法中,先利用MAKLINK图论建立AGV运行环境的空间模型,接着用Dijkstra算法搜索优化路径;然后,在Dijkstra算法的基础上采用蚁群算法搜索最优路径;紧接着,在改进蚁群算法中,优先选择搜索前后两节点同起点到终点夹角一致或相差不大的后一个搜索节点,获取新的信息素更新策略,并进行角度的初始化和信息素计算;最后,在Matlab上完成算法的编写并得到仿真结果。结果表明,改进蚁群算法路径优化性能更好,对实际环境中机器人的路径规划具有指导意义。     

汽车引擎盖焊接路径的自适应混沌蚁群规划方法

为了实现汽车引擎盖焊接路径最优规划,提出了自适应混沌蚁群算法的焊接路径规划方法.建立了焊接机械臂运动学模型和引擎盖焊点路径优化模型;分析了蚁群系统算法原理,对局部信息素更新和全局信息素更新方法进行了改进;在局部信息素更新方面,以蚂蚁聚集度为路径多样性度量依据,提出了局部信息素随蚂蚁聚度自适应更新方法;在全局信息素更新方面,鉴于混沌系统的随机性和遍历性,提出了全局信息素混沌扰动更新方法,用于增加信息素分布的多样性和随机性;基于以上两点改进,提出了自适应混沌蚁群算法.经验证,全局信息素更新方法和局部信息素更新方法均能够提高算法性能,两者叠加可以更大程度改善算法性能;将自适应混沌蚁群算法应用于引擎盖焊接路径规划,得到了最短焊接路径,长度为6.2m.     

基于改进蚁群算法的多服务机器人路径规划

为解决多服务机器人全局路径规划的问题,将基本蚁群算法应用到多服务机器人全局路径规划上,并对基本的蚁群算法作了改进.对基于算法的多服务机器人系统的构成进行了描述,接着对多服务机器人系统环境的表示方法及算法中对应问题的描述和定义进行了研究.对应用到多服务机器人系统的基本蚁群算法提出了几种改进的策略,并对改进的蚁群算法应用到...     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优和规划路径不平滑等问题,提出一种用于移动机器人路径规划的改进蚁群算法。首先在状态转移概率中引入平滑函数,使蚂蚁在进行路径节点选择时,考虑路径的平滑性。然后在对路径信息素更新时,引入多目标评价函数;同时提出一种基于熵权的分段信息素更新方式,每次迭代规划路径按多目标评价函数数值进行排序并分段,对不同的分段,引入不同的信息素强度放大系数,提升了算法的收敛速度。最后对规划路径进行二次优化,即先对路径节点进行优化,减少不必要的转弯节点,减小了路径转弯角度以及路径长度;再利用贝塞尔曲线对节点优化后路径的转弯拐点处进行平滑。在20×20的简单和复杂栅格环境中进行仿真实验,结果表明,改进蚁群算法规划出的路径长度更短、转弯角度更小和路径更加平滑,同时改进蚁群算法的迭代收敛速度更快,验证了改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的优越性。