一种基于权值矩阵的改进蚁群路径规划方法技术

本发明专利技术涉及一种基于权值矩阵的改进蚁群路径规划方法，其创新地在路径规划问题中引入权值矩阵以提升算法效率，并优化了初始信息素的值，还对残留信息素及路径权值进行合理的限制。该改进后的蚁群路径规划方法能够根据实际应用场景进行人性化的路径规划，且能避免站点被重复访问以获取最短最优路径，大大提升了实际运行效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于权值矩阵的改进蚁群路径规划方法
本专利技术涉及自动导航领域，具体涉及一种基于权值矩阵的改进蚁群路径规划方法。
技术介绍
现代工业生产对自动化生产及物流系统提出了更高的要求,自动导引车简称AGV(AutomatedGuidedVehicles),它是智能工厂及智能物流系统当中的关键设备之一，能够实现无人、经济、高效的生产管理，而其中的路径规划是AGV智能化的关键技术之一。路径规划是在给定障碍物的环境当中，根据一定的优化准则(如路径最短、时间最短等)，在其工作空间中找出一条从起点到重点的无碰撞的最有路径。一个较好的路径规划算法不仅能够提高自动化生产效率，同时还能保证生产设备的利用率，也是自主导航和智能避障的重要保证。对于自动生产线车间及物流仓储仓库，目前路径规划方式有很多种，比如模拟退火算法、人工势场法、神经网络算法、遗传算法、粒子群算法、Dijkstra算法、A＊算法、Floyd算法等，但是有些在实际应用当中并没有较好的效果。模拟退火算法描述简单、使用灵活运行效率高，但存在收敛速度慢、随机性等缺陷，并且相关参数对于应用过程影响较大；人工势场法规划的路径平滑安全、描述简单，但是存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于权值矩阵的改进蚁群路径规划方法，其特征在于，所述路径规划方法包括如下步骤：S1:读取车间栅格地图的数据，设定初始参数，包括蚁群算法中的当前循环次数Nc，最大循环次数Nmax以及初始信息素矩阵T，初始信息素矩阵T中的元素为τij，τij为站点i和站点j之间路径的信息素浓度，矩阵T的初始信息素浓度τ0能够根据蚂蚁总个数m以及路径权值ωij中的最小值ωmin进行计算，其计算公式(1)如下：

【技术特征摘要】
1.一种基于权值矩阵的改进蚁群路径规划方法，其特征在于，所述路径规划方法包括如下步骤：S1:读取车间栅格地图的数据，设定初始参数，包括蚁群算法中的当前循环次数Nc，最大循环次数Nmax以及初始信息素矩阵T，初始信息素矩阵T中的元素为τij，τij为站点i和站点j之间路径的信息素浓度，矩阵T的初始信息素浓度τ0能够根据蚂蚁总个数m以及路径权值ωij中的最小值ωmin进行计算，其计算公式(1)如下：S2:根据车间栅格地图上路径(i，j)之间的距离、斜率以及拥堵程度计算初始权值矩阵W，其中路径点i和路径点j之间路径的权值为ωij，权值表示路径的重要程度，数值越大表示越不重要，带来的负担越大，车间路径的初始权值矩阵为W＝{(ωij)}M×N，栅格地图的大小为M×N，初始权值矩阵W中站点i和站点j两点之间的路径权值ωij可按如下公式(2)进行计算：ωij＝dij+dmax·λ(2)dij是站点i和站点j之间的实际距离，dmax是整个车间地图当中相邻两点之间最长路径，λ是拥堵系数，表示该路径的拥堵程度；当λ＝1时表示道路过于拥堵，AGV应当避免通过，λ＝0表示该路段不拥堵，AGV能够通行；对于最优路径规划，就是要找出路径总权值最小的灵活路线，当蚂蚁经过路径(i，j)时应该对其权值进行更新，当蚂蚁从i站点转移到j站点时，倘若权值不进行修改，蚂蚁k将去往i站点然后又回到j站点，当蚂蚁k再次到j点的时候相当于蚂蚁k经过了3次路径(i，j)，由此设置路径(i，j)新权值ω′ij可做如下公式(3)的更新：ω′ij＝3×ωij(3)S3:将m只蚂蚁随机分配到站点集当中，设定信息素浓度因子α和启发信息因子β；S4:根据初始信息素矩阵T以及临时权值矩阵Wk，对当前在站点i的第k个蚂蚁的转移概率进行计算，基于轮赌的方法基于转移概率对下一个访问的站点j进行选择，其中临时权值矩阵Wk的上标k代表第k个蚂蚁，Wk代表第k个蚂蚁更新时的初始权值矩阵W，换一种说法，每个蚂蚁探索完都需要对初始权值矩阵W进行更新，Wk代表第k个蚂蚁探索完...

【专利技术属性】
技术研发人员：张超，刘一顺，龙小军，黄科科，欧璐，王强，
申请(专利权)人：楚天智能机器人长沙有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43