《表3 场景1实验结果汇总表》

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《智能仓储货位规划与AGV路径规划协同优化算法》

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场景1的高相似度、高出货频率的货品集中出货是一般仓储常规的出货情况，一般而言，发生这种情况时也会伴随出货数量大这一特点，出货量大更能够考验算法的优化效果.这种常规情景下的算法优化效果也是最值得注意和研究的.表3描述了在该场景下，3种算法的具体表现情况.从路径规划的时间消耗比较上来看:协同优化算法任务路径规划时间消耗最短，贪心算法任务路径规划时间消耗最长；从优化结果上分析，三者优化结果运行时间相近，货位路径协同优化算法和传统货架优化算法为31个单位时间，转弯次数均为2次，贪心算法为30个单位时间.但是除了货位路径协同优化算法外，其他两个算法均存在AGV运行时存在冲突.从综合用时来看，货位路径协同优化算法的表现更为出众一些，也符合预期的估计，没有造成车辆冲突的情况.因此，从货品出库效率的角度讲，协同优化算法优于其他两算法.