基于改进蚁群算法的仓储物流机器人路径规划

摘要

仓储物流机器人路径规划问题是智能仓储运作的关键问题,解决该问题的经典算法之一是蚁群算法.针对基本蚁群算法收敛速度慢、算法不稳定等问题,提出一种改进蚁群算法.算法增加启发函数的重要性,对转移规律采用确定性选择和随机选择相结合的方式,信息素更新规则根据迭代次数进行动态适应性改变,得到路径规划结果后,再进行平滑处理.仿真实验结果表明:改进蚁群算法有效缩短仓储物流机器人路径长度,且更为稳定,有较强适应性.