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作者：高林国;于薇;占华林;
单位：江西陶瓷工艺美术职业技术学院;江西科技师范大学;
摘要：为了减小智能仓库拣选机器人的行驶路径，提出了基于强繁殖遗传算法的多机器人拣选任务规划方法。介绍了多机器人系统的混合式控制与智能仓库运行流程，建立了智能仓库的栅格环境模型。以减小机器人行驶路径长度为目标，建立了拣选任务规划的优化模型。在遗传算法中定义了染色体的繁殖能力，根据繁殖能力将染色体分为传统群和加强群；传统群使用传统提出操作方式，维持其较强的繁殖能力；提出了强繁殖交叉和变异方式，从而强制提高加强群的繁殖能力。将强繁殖遗传算法应用于智能仓库拣选任务规划，传统遗传算法任务规划的机器人路径长度为63.0103，强繁殖遗传算法任务规划的路径长度为55.9496，比传统算法减少了11.21%，且强繁殖遗传算法的收敛速度高于传统遗传算法。仿真结果验证了强繁殖遗传算法在智能仓库拣选任务规划中的优越性。
关键词：智能仓库;;任务规划;;强繁殖遗传算法;;加强群;;繁殖能力
基金资助：江西省教育厅科学技术研究项目（2019JX081）
