基于B-W交叉模式遗传算法的多AGV轨迹优化

针对多辆自动导引运输车在实际场景中的调度问题,本文采用遗传算法配置自动导引运输车全部有效路径,并按照时间最少准则进行筛选。对自动导引运输车执行任务的工作站采用实数编码方式进行种群配置,同时采用B-W交叉模式,优化了交叉变换算子,并采用Matlab软件进行仿真分析。仿真结果表明,本文的遗传算法在自动导引运输车调度优化问题上具有迭代次数少、结果更优等优点。与常规遗传算法相比,该算法适应性更好,提高了路径产生的效率,有利于产生优良个体,加快算法向最优解的收敛速度。该研究对实际车间生产具有一定参考意义。