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申请/专利权人：华北理工大学;唐山技捷飞凡自动化科技有限公司

摘要：本发明公开一种基于多策略改进IGA‑POA算法的散料无人天车调度方法，属于天车调度技术领域。无人天车上的三维扫描装置扫描整个散料堆作业跨，实时获取散料堆的三维图像信息，使用自适应‑各向异性高斯滤波器算法和网格规划算法处理信息数据，得到散料堆的二维平面任务划分图像，将数据进行双层实数区间编码生成TS层和JS层构成染色体，染色体组成初始种群，对交叉后染色体进行混合变异，混合父代和子代染色体，计算适应度并排序。此方法整体框架流程更加简单，精度和准确性更强，解决调度问题所花费的时间更加短，同时在抗干扰方向的鲁棒性和稳定性更好。

主权项：1.一种基于多策略改进IGA-POA算法的散料无人天车调度方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1:无人天车上的三维扫描装置扫描整个散料堆作业跨，实时获取散料堆的三维图像信息，使用自适应-各向异性高斯滤波器算法和网格规划算法处理信息数据，得到散料堆的二维平面任务划分图像；Step2:通过Step1得到的散料堆二维平面任务划分图像，确定目标值、出料口、无人天车速度参数；明确优先级规则和避障规则；Step3:依据Step1和Step2的信息，对IGA算法改进：将数据进行双层实数区间编码生成TS层和JS层构成染色体，染色体组成初始种群，从种群中随机选取两个染色体P1和P2，分成三部分；组合这些部分创建两个新染色体C1和C2；对C1和C2修正重复和缺失的基因节点，并重新计算适应度值；Step4:对交叉后染色体进行混合变异，在TS层，随机标记两个基因节点ts1和ts2，将ts2节点插入到ts1前，相应TS层基因节点同步变化；在JS层，执行贪婪组合变异：随机选择并替换两个基因节点位置js1和js2，或者选择最大适应度值节点js3，计算并替换到js2位置的最小适应度值天车序号；Step5:对Step3和Step4处理后的染色体进行优质种群操作：混合父代和子代染色体，计算适应度并排序，将染色体划分为精英层和普通层，设置优质个体数N，保留所有精英层染色体，并从普通层选择相应数量的染色体；循环迭代IGA算法，获得优质种群；将优质种群N作为鹈鹕算法的初始种群；Step6:提取优质种群化的初始种群，使用融合黄金正弦函数的POA算法处理种群，迭代处理得到符合目标值的最优解，即最优策略；Step7:执行本次调度的最优策略，并实时更新散料堆的三维图像数据。

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