| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Improving AGV path planning efficiency using Genetic Algorithms with Hamming distance-based initialization
Avtorji:ID Breznikar, Žiga (Avtor)
ID Gotlih, Janez (Avtor)
ID Artič, Ž. (Avtor)
ID Brezočnik, Miran (Avtor)
Datoteke:.pdf APEM20-3_299-308.pdf (677,22 KB)
MD5: E405F25849B90E7AF8AB4A6A00386B22
 
URL https://apem-journal.org/Archives/2025/Abstract-APEM20-3_299-308.html
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Opis:This paper presents a Genetic Algorithm (GA) framework for warehouse navigation as a Travelling Salesman Problem (TSP) variant for Automated Guided Vehicles (AGVs). The warehouse layout is represented as a graph, where pick-up locations serve as terminal nodes. A distance matrix, computed via Breadth-First Search (BFS) enables efficient route evaluation. To promote diversity in the initial population, a Hamming distance-based vectorized initialization strategy is employed, ensuring that the chromosomes are maximally distinct. The GA balances exploration and exploitation by dynamically adjusting the fitness function. Early generations emphasize diversity, while later ones focus on solution refinement, improving convergence and avoiding premature stagnation. Our key contribution demonstrates that the Hamming distance-based approach achieves comparable or better results with significantly fewer chromosomes. This reduces computational cost and runtime, making the method well-suited for real-time AGV routing in warehouses. The framework is adaptable to structured environments and shows strong potential for integration into real-world logistics and robotics applications. Future work will focus on optimizing the algorithm and integrating it into the ROS 2 environment.
Ključne besede:automated guided vehicles (AGV), warehouse routing, combinatorial optimization, Hamming distance initialization, Robot operating system 2 (ROS 2)
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:06.07.2025
Datum sprejetja članka:24.10.2025
Datum objave:28.10.2025
Založnik:University of Maribor
Leto izida:2025
Št. strani:str. 299-308
Številčenje:Vol. 20, no. 3
PID:20.500.12556/DKUM-96064 Novo okno
UDK:007.52:519.6
COBISS.SI-ID:257509123 Novo okno
DOI:10.14743/apem2025.3.541 Novo okno
ISSN pri članku:1855-6531
Datum objave v DKUM:28.11.2025
Število ogledov:239
Število prenosov:15
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Advances in production engineering & management
Založnik:Fakulteta za strojništvo, Inštitut za proizvodno strojništvo
ISSN:1855-6531
COBISS.SI-ID:244943360 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:avtomatsko vodena vozila, usmerjanje v skladišču, genetski algoritmi, kombinatorična optimizacija, inicializacija Hammingove razdalje, Robotski operacijski sistem 2 (ROS 2), genetsko programiranje


Zbirka

To gradivo je zbirka, ki zajema naslednja gradiva:
  1. Advances in production engineering & management

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici