基于遗传优化算法的多AGV栅格地图路径规划matlab仿真

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

4.2 路径编码

4.3 目标函数

5.完整程序

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:Navgmin_index(ijk) = CC(ijk); endfor ijk = 1:Navgminp{ijk} = Paths_save{min_index(ijk),1};endcolor{1}='r-';color{2}='b-';color{3}='k-';color{4}='m-';color{5}='y-';color{6}='g-';color{7}='c-';figurefunc_maps(G_matrix);hold onplot(Xstart,Ystart,'ro','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor','y');hold onplot(Xend,Yend,'bo','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor','g');hold on;for ijk = 1:Navgminp2   = minp{ijk};[V,Iss] = size(minp2);for i1 = 1:IssXmin(1,i1) = mod(minp2(1,i1),C1)+1; Ymin(1,i1) = fix(minp2(1,i1)/C1)+1;endhold on;plot(Xmin,Ymin,color{ijk},'linewidth',2); hold on;endxlabel('x'); ylabel('y');title('多个AVG路径同屏显示');for ijk = 1:Navgfigurefunc_maps(G_matrix);hold onplot(Xstart,Ystart,'ro','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor','y');hold onplot(Xend,Yend,'bo','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor','g');hold on;minp2   = minp{ijk};[V,Iss] = size(minp2);for i1 = 1:IssXmin(1,i1) = mod(minp2(1,i1),C1)+1; Ymin(1,i1) = fix(minp2(1,i1)/C1)+1;endhold 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))]);enddisp('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。