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🔥 内容介绍
一、研究背景与问题提出
在电商物流与智能制造领域，多仓库机器人送货系统已成为提升运营效率的核心技术。据中研普华产业研究院《2025智慧仓储产业规划报告》显示，2023年中国智能仓储市场规模达1533.5亿元，年均复合增长率14.8%，预计2025年突破2000亿元。其中，AGV（自动导引车）作为核心设备，其路径规划效率直接影响订单处理速度与仓储周转率。然而，传统算法在应对多仓库协同、动态障碍物、实时性要求等复杂场景时暴露出显著局限性：遗传算法参数设置复杂且收敛速度慢，单一A*算法难以处理动态环境，传统灰狼算法（GWO）在多目标优化中易陷入局部最优。因此，如何通过算法融合实现全局搜索与局部优化的平衡，成为提升多仓库机器人路径规划效率的关键科学问题。
二、理论基础与文献综述
2.1 核心算法原理
2.2 前人研究进展
现有研究多集中于单一算法改进或简单融合：
算法改进：如加权A*算法通过引入安全距离约束提升避障能力，自适应灰狼算法通过动态调整A值优化搜索效率。
简单融合：部分研究将A*生成的初始路径作为GWO的输入，但未实现算法层面的深度耦合，导致全局优化与局部搜索的协同效应未充分发挥。
2.3 研究缺口
当前研究存在两大缺口：
动态环境适应性不足：现有融合算法多假设环境静态，未考虑货物移动、机器人故障等动态因素对路径规划的影响。
多目标优化失衡：在多仓库场景中，需同时优化路径长度、配送时间、机器人能耗等多目标，但传统融合算法缺乏多目标权重动态调整机制。
三、研究设计与方法
3.1 融合算法设计
本研究提出动态权重A-灰狼融合算法（DA-GWO），核心创新点包括：
动态权重分配机制：在GWO的适应度函数中引入动态权重ω，根据搜索阶段调整局部搜索与全局优化的优先级：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function [x, y] = getXY(state)
[y, x] = toPos(state);
x = x - 0.50;
y = y - 0.50;
end
🔗 参考文献
[1] 代建龙,柴颖豪,陈凌,等.基于改进A*算法的井下移动机器人全局路径规划[J].有色金属(矿山部分), 2025(5).
[2] 沈跃,孙浩,沈亚运,et al.基于改进 A*算法的水空两栖机器人多目标路径规划[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2025, 41(6).DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.202407128.
[3] 聂宇晨.基于A*与蚁群算法融合的餐厅服务机器人路径规划研究[D].大连交通大学,2021.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
