Resumen

En este documento, se propone un enfoque de planificación de rutas basado en el algoritmo de Programación Dinámica (PD) de segmentación de regiones para Vehículos Guiados Automáticamente (AGVs) en grandes Sistemas de Redes de Carreteras Inteligentes (SRNSs) para abordar el problema de la baja eficiencia de cálculo de rutas del algoritmo clásico de PD. Introdujimos un Proceso de Decisión de Markov (MDP) mejorado para describir SRNSs, en el cual los SRNSs se dividen en varias regiones de acuerdo a los nodos de inicio de los AGVs y sus nodos objetivo para mejorar la eficiencia de planificación de rutas. Además, se selecciona la ruta con el menor número de giros para reducir el tiempo de ejecución del sistema y el costo energético de la siguiente manera: primero, se obtienen todas las rutas más cortas equidistantes desde los nodos de inicio de los AGVs hasta sus nodos objetivo utilizando el algoritmo de PD mejorado; luego, las rutas se filtran calcul

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Planificación de rutas; Programación dinámica; Vehículos guiados automatizados; Sistemas de redes viales inteligentes; Proceso de decisión de Markov; Resultados de simulación
• Keywords:Route-planning; Dynamic programming; Automated guided vehicles; Smart road network systems; Markov decision process; Simulation results