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公开(公告)号：CN118963333A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410476820.1
申请日：2024-04-19
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于IBA*‑DWA融合算法的机器人路径规划，包括：S1、初始化相关参数；S2、根据改进后的启发函数同时开始前向和后向搜索，从相遇点开始，提取出完整的路径；S6、从改进后双向A*算法得到的完整路径中提取出关键节点；S9、对于每个候选速度，计算机器人制动距离打分，根据机器人动态模型和避障策略，以评价函数公式评估生成的轨迹的优劣，从评估后的轨迹中选择最优轨迹作为机器人要执行的行动；S10、模拟机器人在环境中的移动更新其状态，动态更新障碍物的位置；S11、记录机器人轨迹判断是否到达终点，如果是停止仿真。本发明解决了机器人陷入局部最优无法到达终点的问题，提高路径质量，降低机器人的能耗。
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公开(公告)号：CN115016461B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210507597.3
申请日：2022-05-10
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明涉及一种基于动态终点策略的IA‑Star算法的机器人路径规划方法，传统A‑Star遍历的节点是集中于起点至终点的连线方向上的节点集群，在最优路径与起点至终点的连线较为接近时结果较好，实际应用中往往最优路径并不接近于起点至终点的连线。本发明提出一种基于动态终点的改进策略，改进后的A‑Star算法在遍历节点的过程中，会动态地调整局部的临时终点，从而避免算法遍历一些无效节点，从而提高算法完成路径规划任务的效率。仿真表明采取新型策略IA‑Star算法在解决机器人路径规划问题上的效果进步明显，整体性能优于基本A‑Star算法和其他一些改进A‑Star算法。
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公开(公告)号：CN116560364A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310505847.4
申请日：2023-05-05
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于IACO‑GA融合算法的机器人路径规划方法，S1、初始化算法相关参数；S2、根据地图数据绘制地图；S3、开始种群初始化循环；S4、算法迭代循环开始；S5、用轮盘赌法选出可行节点列表open中的一点为下一个节点，根据点到直线的距离公式判断所选节点与当前节点的连线是否经过障碍物。S6、按照适应度计算每条路径的选择概率，用轮盘赌法选择1个个体存入子代列表children中；S7、执行交叉算子；S8、执行变异算子；S9、更新种群；S10、计算最后一代种群个体的适应度，输出适应度最小的个体即最短路径。本发明提高了初始种群的质量，摆脱了交叉操作对于路径重合点的依赖性，提高交叉操作效率，算法求解速度加快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114912676A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210501260.1
申请日：2022-05-09
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种解决分布式混合流水车间总延迟时间优化问题的强化学习蛙跳算法，主要为了改善传统调度优化方法解决分布式混合流水车间调度问题上的不足。其主要步骤如下：(1)设计问题的三串表示方法。(2)将Q‑学习嵌入到蛙跳算法的模因组搜索过程中，Q‑学习算法包括由全局搜索、邻域搜索和解的接收准则组成的动作集合和基于种群精英解和离散度而构建的6种状态。(3)在算法运行的过程中，根据种群的状态，利用Q‑学习动态的选择执行的模因组搜索策略。本发明提高了分布式混合流水车间调度方案的质量，可为车间生产过程提供高效的调度方案。
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公开(公告)号：CN107065803B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201710337541.7
申请日：2017-05-15
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于可变重调度区间的柔性作业车间动态调度方法，属于车间调度技术领域，包括步骤：步骤一、利用的改进遗传算法初始化数据，获得静态柔性作业车间调度方案并执行；步骤二、当动态事件发生时，判断动态事件的类型；步骤三、执行可变重调度区间的动态调度方法重新生成新的调度方案，执行动态调度方案；在动态事件发生以后，只对范围区间内的工件进行重调度，区间的大小根据动态事件直接影响到的工件来确定。本发明通过建立以完工时间最小化为优化目标的柔性作业车间调度模型，提出一种初始化种群和选择方法和基于可变重调度区间的动态调度策略，解决动态柔性作业车间调度问题，提高了重调度解的质量。
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公开(公告)号：CN119849784A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411661396.4
申请日：2024-11-20
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及车间调度技术领域，具体涉及一种作业车间调度的优化方法，以解决现有算法的搜索效率低的问题。该优化方法包括S1，初始化编码，获得初始种群；S2，建立机器工作时间表；S3，更新机器工作时间表，设定调度的最终完工时间；S4，根据解码过程建立的机器工作时间表，记录每台机器上的空闲时间，建立机器空闲时间表；S5，按照空闲时间表顺序，选择一个空闲时间，找到对应所在机器，从该空闲时间起往后依次查找后续工序，若存在后续工序满足设定条件，将工序提前至空闲时间段加工，更新机器工作时间表和机器空闲时间表，否则进入下一个空闲时间的查找；如此获得作业车间调度方法。
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公开(公告)号：CN114819558B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210382447.4
申请日：2022-04-12
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0633 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06N3/126 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及车间调度技术领域，具体涉及一种解决分布式混合流水车间的双目标调度优化方法，通过对已经编码的分布式混合流水车间的双目标调度优化问题的模型进行初始化，随机生成初始种群，将产生的解分配到模因组中进行种群划分，根据模因组的质量，对所有模因组执行搜索过程，由进化质量决定模因组是否参与种群重构，可为双目标优化的分布式混合流水车间提供高质量的调度方案，相比于现有的调度方法具有显著优势。
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公开(公告)号：CN115493593B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211001968.7
申请日：2022-08-20
Applicant: 安徽工程大学 , 芜湖柯埔智能装备有限公司
IPC: G01C21/20
Abstract: 一种基于迭代策略的改进人工势场算法的机器人路径规划方法，S1、初始化算法的相关参数；S2、根据APF相关公式计算每个节点的势力场；S3、将所有障碍物的邻接节点添加进一个空列表A；S4、进入修正势场的迭代循环过程；S5、令势场变化误差delta=0；S6、依次遍历A中的节点a，若delta为0，则退出势场修正的迭代过程；S7、基于S13得到的修正势场，从起点节点开始，按照势场最大下降策略，即可找到一条从起点至终点的联通路径；S8、输出路径结果，算法结束。本发明针对传统APF算法存在的问题提出一种迭代修正势场策略，该策略会通过迭代渐渐消除可能存在的局部较低势场，保证了移动机器人不会陷入局部死角，从而提高算法完成路径规划任务的效率。
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