计算机应用研究

作者：张艳菊,吴俊,程锦倩,陈泽荣,

单位：辽宁工程技术大学a.工商管理学院;b.管理科学与工程研究院;c.现代企业制度创新研究中心,辽宁葫芦岛125105；

关键词：智能仓库,AGV路径规划,碰撞避免,双边匹配,改进的遗传算法,

基金：辽宁省社会科学规划基金资助项目(L22BJY034)；辽宁工程技术大学2023年度校社科揭榜挂帅项目(23-A018)；；

为提升自动导引小车在“货到人”仓库中的运行效率，针对AGV-托盘任务分配、单AGV路径规划及多AGV碰撞避免三个子问题的研究，以最小化AGV行驶距离为目标构建数学模型。首先，根据AGV与托盘的双边匹配问题特点设计改进的匈牙利算法求解匹配结果。其次，提出一种二维编码机制的改进遗传算法（improved genetic algorithm，IGA），采用一种局部搜索算子代替原变异操作，在提高算法搜索性能的基础上使其成功应用于单AGV路径规划问题。然后，利用时空数据设计一种三维网格冲突检测方法，并根据商品SKU数量设定AGV的优先级以降低多AGV执行任务时的碰撞概率。最后，在32 m×22 m的仓库中针对不考虑碰撞与考虑碰撞两种情形进行AGV路径优化分析，给出合理的行驶距离和碰撞次数。IGA与标准遗传算法的对比结果显示，IGA能够在合理的时间内获得更高质量的解，行驶距离减少约1.74%，算法求解时间缩短约37.07%。此外，针对AGV数量灵敏度分析，在不同目标托盘规模下测试不同数量的AGV对行驶距离和碰撞次数的影响，发现14~16台AGV数量是最佳配置，验证了模型的可行性和算法的有效性。

来源：2024年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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