针对自动引导小车(Automated Guided Vehicle,AGV)使用传统遗传算法来求解路径规划时所需时间长、效率低的问题,提出了一种改进型遗传算法来搜索路径最优解.在改进算法中,遗传信息的交叉和变异受上一代遗传信息的质量影响,根据信息的优劣影响交叉变异的概率,对于效果极差的遗传信息将移出整体,减少遗传信息数量,加快算法运行速度.仿真结果显示改进型遗传算法解决了传统算法中收敛速度慢、效果差的问题,并能获得更好的收敛结果.
自动引导小车 遗传算法 遗传信息 路径规划