[发明专利]基于生态系统优化算法的AGV协同调度路径规划方法

权利要求书

1.一种基于生态系统优化算法的AGV协同调度路径规划方法，其特征在于，包括：

(1)将生产车间建模为二维栅格地图map[x][y]，其中x,y分别代表所述栅格地图的当前行数和当前列数，map[x][y]为true时表示第x行第y列的栅格上不存在障碍物，false时则表示第x行第y列的栅格上存在障碍物，x，y，x∈[0,L]，y∈[0,W]，L代表栅格地图的最大行数，W代表栅格地图的最大列数；

(2)构建障碍物检测参数dp[x][y][z],表示栅格map[x][y]到栅格map[x][z]之间的直线路径是否存在障碍物，true代表可通行，false代表不可通行；

(3)根据第一个AGV的起点、终点和障碍物检测参数，初始化预定数量n的路径个体X₁,X₂,X₃,…,X_n，其中，x_i代表在map第i行的必经节点的y坐标；

(4)计算每个路径个体的适应度值，并将最低适应度值对应的的路径个体X_i作为分解者,根据所述分解者的位置更新生产者并对所述生产者进行离散合理化；

(5)将每个的路径个体随机为食草动物、食肉动物或者杂食动物，对所有的路径个体进行更新和离散合理化，计算每个的路径个体的适应度值，并将最低适应度值对应的的路径个体Xi作为分解者,根据所述分解者更新所有路径个体；

(6)重复步骤(5)进行迭代，直至达到最大迭代次数，取最低适应度值路径个体作为最佳路径个体，并将此个体作为该AGV的最优路径；

(7)对其余AGV依次重复步骤(3)-(6)，直到得到所有AGV的最优路径；

(8)依次检测处理AGV之间的路径冲突，若一AGV遇到冲突，判断冲突类型，如果为相向冲突，则将冲突点标为障碍物，并重新规划路径，否则采取等待策略，最后输出该AGV的无冲突路径，从而使得所有AGV都完成无冲突路径规划。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤(3)中，初始化预定数量n的路径个体X₁,X₂,X₃,…,X_n，包括：

对于每个Xi，随机取L个随机值X_rand(x_rand1,，x_rand2..)，x_rand∈[0,W]，每次随机到一个x_rand时，判断x_rand和上一个x_pre是否可通行，判断公式如下：

其中P＝true表示可通行，当可通行时，则开始随机下一个节点x_rand，否则重新随机当前节点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤(4)中，计算每个的路径个体的适应度值V_i，公式如下：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤(4)中，根据所述分解者的位置更新生产者，包括：

x_生产者＝(1-a)x_消费者+a×x_randx_生产者∈X_生产者，x_消费者∈X_消费者

a＝(1-t÷T)×r₁

x_rand＝r×(U-L)+L

其中n为路径个体数量，T为最大迭代次数，U，L为搜索空间上下限，r和r1为[0，1]随机值。