基于懒约束添加的多智能体路径规划算法的AGV网络路径规划方法与系统

本申请提供基于懒约束添加的多智能体路径规划算法的AGV网络路径规划方法与系统，方法包括接收输入数据、初始路径生成、非确定性节点提取、动态路径优化、蒙特卡洛路径生成、替代路径动态引入、路径输出。通过对现有基于懒约束添加的多智能体路径规划算法的优化，该方法不仅能够在复杂环境中有效规划出无碰撞的多AGV路径，还能够动态调整和优化路径，确保在实时运行中取得近最优的解决方案。通过动态引入替代路径，提高了路径优化的灵活性和响应速度；利用空间分散优化技术，预先计算出更均匀分布的路径，减少了AGV之间的冲突和拥堵；结合蒙特卡洛配置生成方法，多次生成并筛选最佳路径，确保在有限的时间内找到最优解。