【摘 要】
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针对粒子群优化(PSO)算法应用于自动导引车(AGV)路径规划时迭代次数较多、收敛速度慢以及生成路径转弯次数多,影响生产效率等问题,提出一种具有遗传因子的粒子群优化算法。引
【基金项目】
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河北省科技计划资助项目(14214902D)
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针对粒子群优化(PSO)算法应用于自动导引车(AGV)路径规划时迭代次数较多、收敛速度慢以及生成路径转弯次数多,影响生产效率等问题,提出一种具有遗传因子的粒子群优化算法。引入自适应惯性权重提高算法收敛性,借鉴遗传算法交叉、变异的思想对粒子进行交叉、变异操作增加种群多样性,有效减少算法迭代次数、提高收敛速度,使算法快速产生全局最优解。在算法适应度函数中引入转弯次数因素,减少路径转弯次数,降低路径复杂度。MATLAB仿真实验结果表明:优化后的PSO算法可以有效降低迭代次数,提高收敛速度,简化路径复杂度,得到全
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