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基于改进的模拟退火算法的仓库机器人调度

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文档简介:

基于改进的模拟退火算法的仓库机器人调度基于改进的模拟退火算法的仓库机器人调度张文忠,张东红(安徽工业大学,安徽马鞍山,243032)摘要:摘要:智能仓库机器人调度问题,可以通过对仓库模型地图建模,得出调度问题其实主要是机器人路径规划问题。利用蚁群算法、遗传算法以及粒子群算法等方法可以有效解决该类问题,可是这些算法均利弊相杂。因此提出了一种改进的模拟退火算法,该算法对初始退火温度进行设置。改善了降温方式,对温度设定一个能量值,通过比较能量值的大小对其进行选择性的大幅度降温。并设置多次内循环次数,能够确保算法的精准性。最后通过实验仿真,通过对另外一些算法对比,证明了其改进的算法的高效性。关键词:关键词:路径规划;蚁群算法;遗传算法;粒子群算法;内循环中图分类号中图分类号TP242TP242文献标识码文献标识码AA一、问题的提出随着电子商务、快递、互联网以及新能源等技术的日新月异,人们对物质生活的需求也会越来越大,电商行业的订单迈向多种类、小层次、高频次的步伐。这种消费模式给传统“人到货”的拣选方式带来巨大挑战,尤其像“双十一”,“618”这类电商活动时,商品货量多、品种多、时间紧。为了针对这种问题,现代的智能仓储系统提出了“货到人”的分拣观点。在这种智能仓库中,大多采用定制的仓库机器人(AGV)代替人工来实现货物的拣货、分拣、搬运到派送等一些操作。AGV的协调调度问题属于经典的NP-hard问题,可采用旅行商问题(TSP)模型[1]来求解。该问题分析情况复杂,并且随着城市数量的增多,问题复杂度呈现爆炸式增长。针对这一问题,国内外相关的学者提出了很多种算法。ColorniA等人[2]提出了蚁群算法来求解TSP问题,利用判断信息素在路径下未挥发的量的大小来选择最优路径,该算法虽然有着较高的收敛性,但容易陷入局部最优解,使得无法寻找到最优路径。郝翔,李仁厚等人[3-4]对基本遗传算法进行了分析,得出其搜索速度慢,且容易陷入局部最优,故进行改进提出了双群体遗传算法与多群体遗传算法。利用两个种群分工协作,一个是全局种群,一个是局部种群,首先获取可能解的临近区域,再进行精细搜索得到最优解。但该方法随着解空间的增大,耗费时间也是巨大的。雷开友等人[5]则提出了粒子群算法,对可能解不断跟新其位置与粒子速度来获取最优解,该算法对于低维函数的全局搜索能力强,寻优速度快。然而,当函数处于多波峰且高维时,容易得到局部最优解,迫使粒子趋于同化,有收敛过早的现象。以上算法虽然比较效率高且运作简单,但都存在着陷入局部最优解的窘境。为此,本文在传统的模拟退火算法[6]的基础上,改进了该方法初始温度的设定,降温过程以及降温函数的选择,使得该算法精度与收敛速度有着很大的提升。二、问题描述智能调度仓库采用最简单的栅格图法[7]来进行建立模型,如下图1所示。本作者简介:作者简介:张文忠(1997-),男,安徽铜陵人,在读硕士研究生,研究方向为机器人调度,安徽工业大学;张东红(1995-),男,安徽庐江人,在读硕士研究生,研究方向为计算机视觉,安徽工业大学。

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