基于改进蚁群算法的智慧物流调度规划
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:

国家重点研发计划(2018YFB1700702)


Intelligent Logistics Distribution Route Planning Based on Improved Ant Colony Algorithm
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    随着物流业的大力发展, 通过发展智慧仓储物流, 可以极大降低物流成本, 加快产业的发展. 本文提出了一种在智慧仓储中的AGV车辆系统避碰路径规划, 首先利用带时间窗的栅格方法模拟了AGV的制造车间工作环境, 提出一种改进蚁群算法, 通过改进概率转换公式和信息素更新规则, 最后仿真结果验证了该算法可以解决多个AGV的避障路径规划问题, 进而实现智慧仓储物流.

    Abstract:

    With the vigorous development of the logistics industry, the development of smart warehousing logistics can greatly reduce logistics costs and accelerate the development of the industry. This study proposes an AGV vehicle system collision avoidance path planning in smart storage. First, the grid method with time windows is used to simulate the working environment of the AGV’s manufacturing workshop, and an improved ant colony algorithm is proposed. By improving the probability conversion formula and the pheromone update rule, the simulation results verify that the algorithm can solve the obstacle avoidance path planning problem of multiple AGVs, and then realize the intelligent warehouse logistics.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

叶杭璐,何利力.基于改进蚁群算法的智慧物流调度规划.计算机系统应用,2021,30(1):207-213

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
历史
  • 收稿日期:2020-06-06
  • 最后修改日期:2020-07-31
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2020-12-31
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号