✅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、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：

1. 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。

2. 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：

1. 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：

2. 

⛳️ 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.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🏆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

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP