基于改进浣熊算法的多AGV任务分配研究  

作　　者：熊江伟 

机构地区：[1]湖北工业大学计算机科学学院,湖北武汉430000

出　　处：《信息产业报道》2025年第2期0131-0133,共3页Information Industry Report

摘　　要：针对无人车间对 AGV 运输成本和时效的要求,考虑到浣熊算法的易陷入局部最优和初始解依赖性,提出了一种改进的浣熊算法。通过融合遗传算法,降低陷入局部最优解的可能;引入 Levy 飞行参数和动态因子,平衡算法的开发与勘探。通过对比浣熊算法和改进算法的实验,结果表明:改进算法在任务分配效率上显著优于传统方法,路径总长度、任务完成时间等关键性能指标得到了显著优化,能够以更快的速度求得更优的可行解,验证了改进算法的有效性与稳定性,更适用于复杂环境下多AGV 系统的任务分配场景。

关 键 词：多AGV 任务分配 车辆路径问题 浣熊算法 路径规划 任务分配模型 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]