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 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:Navg
    min_index(ijk) = CC(ijk); 
end
for ijk = 1:Navg
    minp{ijk} = Paths_save{min_index(ijk),1};
end
color{1}='r-';
color{2}='b-';
color{3}='k-';
color{4}='m-';
color{5}='y-';
color{6}='g-';
color{7}='c-';
figure
func_maps(G_matrix);
hold on
plot(Xstart,Ystart,'ro','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...
                   'MarkerFaceColor','y');
hold on
plot(Xend,Yend,'bo','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...
                   'MarkerFaceColor','g');
hold on;
for ijk = 1:Navg
    minp2   = minp{ijk};

    [V,Iss] = size(minp2);
    for i1 = 1:Iss
        Xmin(1,i1) = mod(minp2(1,i1),C1)+1; 
        Ymin(1,i1) = fix(minp2(1,i1)/C1)+1;
    end
    hold on;
    plot(Xmin,Ymin,color{ijk},'linewidth',2); 
    hold on;
end
xlabel('x'); 
ylabel('y');
title('多个AVG路径同屏显示');


for ijk = 1:Navg
    figure
    func_maps(G_matrix);
    hold on
    plot(Xstart,Ystart,'ro','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...
                       'MarkerFaceColor','y');
    hold on
    plot(Xend,Yend,'bo','markersize',10,'MarkerEdgeColor','k',...
                       'MarkerFaceColor','g');
    hold on;
    minp2   = minp{ijk};

    [V,Iss] = size(minp2);
    for i1 = 1:Iss
        Xmin(1,i1) = mod(minp2(1,i1),C1)+1; 
        Ymin(1,i1) = fix(minp2(1,i1)/C1)+1;
    end
    hold 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))]);
end

disp('AVG各自的运行时间');
timeall

end `

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。