基于遗传优化算法的多AGV栅格地图路径规划matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

[4.1 栅格地图表示](#4.1 栅格地图表示)

[4.2 路径编码](#4.2 路径编码)

[4.3 目标函数](#4.3 目标函数)

5.完整程序

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1.程序功能描述

基于遗传优化算法的多AGV栅格地图路径规划matlab仿真，分别测试单个AGC的路径规划和多个AGV的路径规划问题。仿真输出路径规划结果以及收敛曲线。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

单个AGV

多个AGV

（完整程序运行后无水印）

3.核心程序

...........................................................................
    figure;
    plot(minLens, 'b')
    xlabel('迭代'); 
    ylabel('总时间');
 
    for ijk = 1:Navg
        min_index(ijk) = CC(ijk); 
    end
    for ijk = 1:Navg
        minp{ijk} = Paths_save{min_index(ijk),1};
    end
    color{1}='r-';
    color{2}='b-';
    color{3}='k-';
    color{4}='m-';
    color{5}='y-';
    color{6}='g-';
    color{7}='c-';
    figure
    func_maps(G_matrix);
    hold on
    plot(Xstart,Ystart,'ro','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...
                       'MarkerFaceColor','y');
    hold on
    plot(Xend,Yend,'bo','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...
                       'MarkerFaceColor','g');
    hold on;
    for ijk = 1:Navg
        minp2   = minp{ijk};
    
        [V,Iss] = size(minp2);
        for i1 = 1:Iss
            Xmin(1,i1) = mod(minp2(1,i1),C1)+1; 
            Ymin(1,i1) = fix(minp2(1,i1)/C1)+1;
        end
        hold on;
        plot(Xmin,Ymin,color{ijk},'linewidth',2); 
        hold on;
    end
    xlabel('x'); 
    ylabel('y');
    title('多个AVG路径同屏显示');
    
    
    for ijk = 1:Navg
        figure
        func_maps(G_matrix);
        hold on
        plot(Xstart,Ystart,'ro','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...
                           'MarkerFaceColor','y');
        hold on
        plot(Xend,Yend,'bo','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...
                           'MarkerFaceColor','g');
        hold on;
        minp2   = minp{ijk};
    
        [V,Iss] = size(minp2);
        for i1 = 1:Iss
            Xmin(1,i1) = mod(minp2(1,i1),C1)+1; 
            Ymin(1,i1) = fix(minp2(1,i1)/C1)+1;
        end
        hold on;
        plot(Xmin,Ymin,color{ijk},'linewidth',2); 
        hold on;
        xlabel('x'); 
        ylabel('y');
        title(['第',num2str(ijk),'个AVG路径,运行时间：',num2str(timeall(ijk))]);
    end

    disp('AVG各自的运行时间');
    timeall
end
0081

4.本算法原理

在现代工业和物流环境中，自动导引车（Automated Guided Vehicle, AGV）被广泛用于物料搬运、仓储管理和生产线运输等场景。AGV系统通常需要处理多个车辆同时在复杂环境下的路径规划问题。为了提高效率并避免碰撞，多AGV路径规划成为了一个重要的研究课题。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种启发式搜索算法，它模仿了自然界中生物进化的机制，如选择、交叉和变异。GA可以有效地解决复杂的优化问题，并且能够找到近似最优解。

4.1 栅格地图表示

假设我们有一个大小为M×N 的栅格地图G，其中每个单元格G(i,j) 表示一个位置。单元格的状态可以用二值来表示：

4.2 路径编码

4.3 目标函数

我们的目标是最小化所有AGV的总行驶时间。对于单个AGV，其行驶时间由路径长度决定。如果存在多个AGV，则还需要考虑冲突情况下的等待时间。因此，目标函数可以表示为：

5.完整程序

VVV