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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，设TS为任务编码，JS为天车编码，将TS和JS的结合构成染色体G，多个染色体聚合得到初始种群，从初始种群中随机选择两个染色体父代染色体1号和父代染色体2号，计算父代染色体1号和父代染色体2号的适应度值，随机在TS层选择两个点同时JS层也选择对应的两个点，将染色体整体分成三个部分，组合这些部分，创建两个子代染色体：子代染色体1号和子代染色体2号；对子代染色体1号和子代染色体2号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，随机选择TS层2个基因节点的位置1号、位置2号进行标记,将位置2号的基因节点插入到位置1号的基因节点位置前方，同时位置1号、位置2号所匹配的TS层基因节点也跟随变化，对JS层进行贪婪组合变异：一是随机选择一个基因节点位置1号，再随机选择一个不同基因节点位置2号，进行替换操作；二是计算JS层所有基因节点的适应度值，选择最大适应度值节点位置3号，计算每个天车序号替换到位置2号的适应度值，选择适应度值最小的天车序号进行替换；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，以前15%的染色体构成精英层，以在15%以后的染色体为普通层，设置优质个体数为n，n继承所有精英层染色体，同时以子代染色体在种群中的比例为依据，在一般层中选择n剩余容量的染色体个数；循环迭代IGA算法，获得优质种群；将优质种群作为POA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，融合黄金正弦函数算法的掠过水面进攻策略的数学模型如下：，其中Fi为第i候选解的目标函数值，Fp为猎物的目标函数值，为初始化种群后第i个鹈鹕在第j维的位置，为[0,1]范围内的随机数，I为[1,2]范围内的随机整数，Pj为猎物在第j维的位置，Ri为的随机数，R2为的随机数，为黄金分割常系数；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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