✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
一、 绪论：智能仓储浪潮下，AGV 路径规划的痛点与破局之道
1.1 智能仓储的核心命脉：AGV 路径规划的价值锚点
步入 2025 年，在科技飞速发展与物流行业持续升级的双重驱动下，智能仓储已然成为物流领域变革的核心阵地。据中研普华产业研究院的《2025 年版智慧仓储产业规划专项研究报告》分析，2023 年中国智能仓储行业市场规模已达到 1533.5 亿元，年均复合增长率高达 14.8%，预计 2025 年，中国智慧仓储市场规模将突破数千亿元大关 。在这场智能化变革中，自动导引车（AGV）作为仓储物流自动化的核心设备，其重要性愈发凸显。
在电商分拣中心，每天海量的订单要求 AGV 能够快速、准确地穿梭于货架之间，完成货物的拣选与搬运，AGV 的路径规划效率直接决定了订单的处理速度，进而影响用户的购物体验；在制造业产线，物料配送的及时性关乎生产线的连续性，AGV 需精准规划路径，将原材料按时送达指定工位，保障生产顺利进行。AGV 的路径规划宛如智能仓储的中枢神经，其优劣直接影响着仓储周转效率、运营成本以及作业安全性。随着仓储规模的不断扩大、业务复杂度的持续提升，多 AGV 协同作业需求日益增长，同时，仓储环境的动态变化，如货物位置的频繁调整、临时障碍物的出现等，都对 AGV 路径规划提出了更高的要求，优化路径规划算法迫在眉睫。
1.2 传统算法的 “天花板”：路径规划的痛点剖析
在 AGV 路径规划的发展历程中，传统方法曾发挥重要作用，但面对如今复杂多变的仓储环境，其局限性愈发明显。早期的人工规划方式，主要依靠人工经验为 AGV 设定固定路径，这种方式在仓储规模较小、环境简单时或许可行，但一旦仓库布局发生变化，或出现临时任务调整，人工重新规划路径不仅耗时费力，还极易出错，难以满足现代仓储高效、灵活的运营需求。
遗传算法作为一种经典的智能算法，通过模拟自然选择和遗传变异过程来寻找最优路径，具有一定的全局搜索能力。然而，在实际应用中，其参数设置复杂，需要大量的调试经验，且计算量较大，收敛速度较慢，在应对实时性要求较高的仓储场景时，往往力不从心，难以快速给出最优路径方案。
单一的 A 星算法，结合了 Dijkstra 算法和启发式搜索，在静态环境下能够高效地找到最短路径。但当仓储环境中出现货物移动、AGV 临时故障等动态变化时，由于其难以实时更新环境信息，无法及时调整路径规划，导致 AGV 可能陷入困境，出现碰撞风险或长时间等待，严重影响仓储作业效率。这些传统算法在局部搜索效率与全局资源优化之间难以达到平衡，难以满足多 AGV 协同作业以及动态环境适应的需求，急需一种创新的算法来打破这一 “天花板”。
1.3 破局思路：A 星 + 灰狼算法的 “强强联合” 逻辑
为突破传统算法的瓶颈，A 星算法与灰狼算法的融合应运而生，二者的结合堪称优势互补的典范。A 星算法凭借启发函数，能够在局部搜索中快速找到从当前位置到目标位置的近似最优路径，具有高效的局部搜索能力，如同一位经验丰富的向导，在复杂的街区中能迅速找到通往目的地的近路。
灰狼算法作为一种群体智能优化算法，模拟了灰狼群体的社会等级和狩猎行为。在算法中，将狼群分为 Alpha（阿尔法）、Beta（贝塔）、Delta（德尔塔）和 Omega（欧米茄）四种角色，通过模仿狼群的包围、攻击猎物等行为来引导优化过程 。它具有强大的全局搜索能力，能在整个解空间中广泛探索，寻找全局最优解，就像一群协作默契的猎手，在广阔的草原上搜索猎物，不放过任何一个可能的方向。
将 A 星算法与灰狼算法融合，旨在解决多 AGV 协同路径规划中的三大核心问题。在冲突消解方面，利用灰狼算法的群体协作机制，协调多辆 AGV 的行动，避免它们在行驶过程中发生碰撞；在资源优化上，综合考虑 AGV 的电池电量、任务执行时间等因素，通过 A 星算法的局部优化和灰狼算法的全局统筹，实现资源的合理分配，降低运营成本；面对动态环境，融合算法能够实时感知环境变化，及时调整路径规划，使 AGV 始终保持高效运行，为智能仓储的高效、稳定运营提供坚实保障。
图片
图片
⛳️ 运行结果
图片
图片
图片
📣 部分代码
% function child_nodes = child_nodes_cal(parent_node, m, n, obs, closeList)
%
% child_nodes = [];
% field = [1,1; n,1; n,m; 1,m]; %边界
%
% % 上结点
% child_node = [parent_node(1), parent_node(2)+1];
% if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:,1), field(:,2))
% if ~ismember(child_node, obs, 'rows')
% child_nodes = [child_nodes; child_node];
% end
% end
%
% % 左结点
% child_node = [parent_node(1)-1, parent_node(2)];
% if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:,1), field(:,2))
% if ~ismember(child_node, obs, 'rows')
% child_nodes = [child_nodes; child_node];
% end
% end
%
% % 右结点
% child_node = [parent_node(1)+1, parent_node(2)];
% if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:,1), field(:,2))
% if ~ismember(child_node, obs, 'rows')
% child_nodes = [child_nodes; child_node];
% end
% end
%
% % 下结点
% child_node = [parent_node(1), parent_node(2)-1];
% if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:,1), field(:,2))
% if ~ismember(child_node, obs, 'rows')
% child_nodes = [child_nodes; child_node];
% end
% end
%
% if mod(parent_node(1),2) == 0
%
% % 左下结点
% child_node = [parent_node(1)-1, parent_node(2)-1];
% if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:,1), field(:,2))
% if ~ismember(child_node, obs, 'rows')
% child_nodes = [child_nodes; child_node];
% end
% end
%
% % 右下结点
% child_node = [parent_node(1)+1, parent_node(2)-1];
% if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:,1), field(:,2))
% if ~ismember(child_node, obs, 'rows')
% child_nodes = [child_nodes; child_node];
% end
% end
% else
% % 左上结点
% child_node = [parent_node(1)-1, parent_node(2)+1];
% if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:,1), field(:,2)) %判断是否在地图内
% if ~ismember(child_node, obs, 'rows') %如果子结点不是障碍物
% child_nodes = [child_nodes; child_node];
% end
% end
%
% % 右上结点
% child_node = [parent_node(1)+1, parent_node(2)+1];
% if inpolygon(child_node(1), child_node(2), field(:,1), field(:,2))
% if ~ismember(child_node, obs, 'rows')
% child_nodes = [child_nodes; child_node];
% end
% end
% end
%
% %% 排除已经存在于closeList的节点
% delete_idx = [];
% for i = 1:size(child_nodes, 1)
% if ismember(child_nodes(i,:), closeList , 'rows')
% delete_idx(end+1,:) = i;
% end
% end
% child_nodes(delete_idx, :) = [];
function child_nodes = child_nodes_cal(parent_node, m, n, obs, closeList)
child_nodes = [];
field = [1, 1; n, 1; n, m; 1, m]; % 定义边界
% 六方向的相对位置，取决于当前行的奇偶性
if mod(parent_node(1), 2) == 0
directions = [0, 1; -1, 0; 1, 0; 0, -1; -1, -1; 1, -1]; % 偶数行的六方向
else
directions = [0, 1; -1, 0; 1, 0; 0, -1; -1, 1; 1, 1]; % 奇数行的六方向
end
% 检查每个方向的节点
for d = 1:size(directions, 1)
new_node = parent_node + directions(d, :);
if new_node(1) >= 1 && new_node(1) <= n && new_node(2) >= 1 && new_node(2) <= m % 确保在边界内
if ~ismember(new_node, obs, 'rows') && ~ismember(new_node, closeList, 'rows')
child_nodes = [child_nodes; new_node]; % 添加到子节点列表
end
end
end
end
🔗 参考文献
图片
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
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
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
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
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
