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申请/专利权人：盐城工学院

摘要：本发明公开了一种大规模高密集AGVS路径规划方法，包括以下步骤：S1：以周期T定时触发路径规划流程，每次触发时统计各取货口所有尚未规划路径的包裹集合根据编码策略对内包裹进行编码操作，并确定包裹投递口信息；S2：设置算法参数，根据尚未规划路径的包裹集合随机生成数个包裹路径规划顺序方案，第k个顺序方案记为进行编码操作，作为初始种群。该方法通过改进Dijkstra算法不仅可以有效提高大规模高密集AGVS的交通负荷分布均衡性，而且可以减少转弯次数，提升路径的平滑性，同时通过对人工蜂群算法的改进，在获得优秀解的同时提升了算法的收敛速度。

主权项：1.一种大规模高密集AGVS路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：以周期T定时触发路径规划流程，每次触发时统计各取货口所有尚未规划路径的包裹集合根据编码策略对内包裹进行编码操作，并确定包裹投递口信息；S2：设置算法参数，根据尚未规划路径的包裹集合随机生成数个包裹路径规划顺序方案，第k个顺序方案记为进行编码操作，作为初始种群；S3：采用基于改进Dijkstra算法的解码策略对种群中的个体进行解码操作，规划出AGV分拣个体各包裹路径，并计算个体目标函数值，对种群中的个体进行评价；所述基于改进Dijkstra算法的解码策略，首先，将分拣区域栅格化并获取各栅格间的邻接矩阵和方位矩阵；其次，根据输入的包裹规划路径的优先顺序编码，采用改进的Dijkstra算法按给定顺序依次规划各包裹分拣路径，直至完成所有包裹的分拣路径规划；最后，再根据所有未完成分拣包裹路径库、当前编码已规划路径库及构建的数学模型输出目标函数值，并作为改进人工蜂群算法优化的依据；S4：以改进多目标人工蜂群算法为主控优化流程，以初始种群为起始种群，采用基于改进Dijkstra算法的解码策略对种群各个体进行解码和评价，根据进化策略，不断进化产生新一代包裹路径规划顺序方案，当达到预设迭代次数时，输出较优的包裹路径规划顺序方案，并以此顺序为根据对尚未规划路径的包裹集内包裹进行路径规划，反之，进入步骤S3；所述改进多目标人工蜂群算法，通过包括但不限于执行蜜源个体解码、带精英保留策略的非支配排序、引领蜂搜索、跟随蜂搜索和侦查蜂搜索操作生成新个体。

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