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智能自动化导引车配对调度的混合整数规划模型 被引量:4
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作者 包晓琼 胡志华 +1 位作者 高超峰 罗勋杰 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期96-103,110,共9页
为了提高自动化集装箱码头中混合尺寸集装箱搬运作业的效率,研究了由20 ft的智能自动化导引车(Intelligent and Autonomous Vehicle,IAV)配对并协调完成搬运作业:以最小化整体作业完成时间、空载时间和最大化闲置时间为目标,建立多目标... 为了提高自动化集装箱码头中混合尺寸集装箱搬运作业的效率,研究了由20 ft的智能自动化导引车(Intelligent and Autonomous Vehicle,IAV)配对并协调完成搬运作业:以最小化整体作业完成时间、空载时间和最大化闲置时间为目标,建立多目标混合整数规划模型,确定导引车配对调度方案;设计实验研究参数变化对模型特征的影响;对目标函数进行Pareto分析.通过实例验证了模型的有效性和可行性,为自动化集装箱码头提供IAV配对调度的参考方法. 展开更多
关键词 自动化集装箱码头 智能自动化导引车 配对调度 多目标混合整数规划模型
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基于时空网络的自动化集装箱码头自动化导引车路径规划 被引量:10
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作者 高一鹭 胡志华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第7期2155-2163,共9页
针对自动化集装箱码头水平搬运作业中自动化导引车路径冲突问题,提出一种基于时空网络的路径优化方法。对于单个运输需求,首先,将路网离散化为网格网络,设计依据时间可更新的时空网络;其次,以任务完工时间最短为目标,基于时空网络下可... 针对自动化集装箱码头水平搬运作业中自动化导引车路径冲突问题,提出一种基于时空网络的路径优化方法。对于单个运输需求,首先,将路网离散化为网格网络,设计依据时间可更新的时空网络;其次,以任务完工时间最短为目标,基于时空网络下可用路段集合来建立车辆路径优化模型;最后,在时空网络上运用最短路径算法求解得最短路径。对于多个运输需求,为避免路径冲突,根据当前运输需求的路径规划结果更新下一个运输需求的时空网络,并通过迭代最终获得满足规避碰撞和缓解拥堵条件的路径规划。计算实验中,与基本最短路径求解策略(求解算法P)相比,所提方法的碰撞次数降低为0并且最小相对距离始终大于安全距离;与停车等待求解策略(求解算法SP)相比,所提方法最多减少任务总延误时间24 s,且明显降低延误任务占比以及路网平均拥堵度,最大降低程度分别为2.25%和0.68%。实验结果表明,所提方法能够有效求解大规模冲突规避的路径规划问题,并显著提高自动化导引车的作业效率。 展开更多
关键词 自动化集装箱码头 自动化导引车 时空网络 最短路径 物流管理
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考虑能耗的自动化集装箱码头AGV无冲突路径规划
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作者 邢大宁 陈慧 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第10期2989-2995,共7页
针对自动化集装箱码头多AGV行驶路径冲突和作业能耗高的问题,提出一种改进的基于时空网络的无冲突节能路径规划方法。对码头路径节点赋予时间信息构建可根据时间更新的AGV时空路网,以最小化AGV总运行时间和总能耗为目标函数,综合考虑冲... 针对自动化集装箱码头多AGV行驶路径冲突和作业能耗高的问题,提出一种改进的基于时空网络的无冲突节能路径规划方法。对码头路径节点赋予时间信息构建可根据时间更新的AGV时空路网,以最小化AGV总运行时间和总能耗为目标函数,综合考虑冲突规避、安全电量等约束,建立基于AGV时空路网的节能路径规划数学模型。设计基于时空网络的TSN算法进行求解,在AGV时空网络中执行最短路径算法并检测和解决冲突,运用动态优先级机制判定AGV优先级,并采用混合冲突解决策略得到各AGV的无冲突路径。最后通过对比实验验证模型及算法的有效性。实验结果表明,与带时间窗的Astar和CBS相比,TSN在平均运算时间、AGV总运行时间和能耗方面均表现更佳,能够有效提高码头的运作效率。 展开更多
关键词 自动化集装箱码头 自动化导引车 能耗节约 无冲突路径规划 时空网络
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自动化仓库巷道网络AGV货区遍历优化——设计基于优先权遗传算法实现 被引量:2
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作者 侯晓琴 胡志华 +1 位作者 高超峰 罗勋杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期31-36,共6页
针对自动化仓库、自动化车间及自动化码头等自动化局部物流存储系统仓库巷道网络中AGV(自动化导引车)对仓库货区遍历作业的路径优化问题,以搜索遍历所有货区的最短路径为目标,建立混合整数线性规划模型,并设计基于优先权的遗传算法求解... 针对自动化仓库、自动化车间及自动化码头等自动化局部物流存储系统仓库巷道网络中AGV(自动化导引车)对仓库货区遍历作业的路径优化问题,以搜索遍历所有货区的最短路径为目标,建立混合整数线性规划模型,并设计基于优先权的遗传算法求解。通过Matlab仿真实验分析比较算子性能,验证算法的有效性。 展开更多
关键词 自动化导引车 货区布局 遍历 最短路径 遗传算法 优先权 自动化仓库
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基于改进DDPG算法的复杂环境下AGV路径规划方法研究 被引量:14
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作者 孟晨阳 郝崇清 +3 位作者 李冉 王晓博 王昭雷 赵江 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第3期681-687,共7页
为了提高AGV(automatic guided vehicle)在复杂未知环境下的搜索能力,提出了一种改进的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法。该算法通过构建经验回放矩阵和双层网络结构提高算法的收敛速度,并将波尔兹... 为了提高AGV(automatic guided vehicle)在复杂未知环境下的搜索能力,提出了一种改进的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法。该算法通过构建经验回放矩阵和双层网络结构提高算法的收敛速度,并将波尔兹曼引入到ε-greedy搜索策略中,解决了AGV在选择最优动作时的局部最优问题;针对深度神经网络训练速度缓慢的问题,将优先级采样应用于深度确定性策略梯度算法中;为解决普通优先级采样复杂度过高的问题,提出了利用小批量优先采样方法训练网络。为了验证方法的有效性,通过栅格法建模并在不同的复杂环境下进行仿真实验对比,比较了不同算法的损失函数、迭代次数和回报值。实验结果表明,所提改进算法与原算法相比损失函数减小、迭代次数减少、回报值增加,验证了算法的有效性,同时为AGV在复杂环境下能够更加安全且快速地完成规划任务提供了新的思路。 展开更多
关键词 深度学习 自动化导引车路径规划 深度确定性策略梯度算法 小批量优先采样
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