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Simultaneous scheduling of machines and automated guided vehicles in flexible manufacturing systems using genetic algorithms 被引量:5
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作者 I.A.Chaudhry S.Mahmood M.Shami 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2011年第5期1473-1486,共14页
The problem of simultaneous scheduling of machines and vehicles in flexible manufacturing system (FMS) was addressed.A spreadsheet based genetic algorithm (GA) approach was presented to solve the problem.A domain inde... The problem of simultaneous scheduling of machines and vehicles in flexible manufacturing system (FMS) was addressed.A spreadsheet based genetic algorithm (GA) approach was presented to solve the problem.A domain independent general purpose GA was used,which was an add-in to the spreadsheet software.An adaptation of the propritary GA software was demonstrated to the problem of minimizing the total completion time or makespan for simultaneous scheduling of machines and vehicles in flexible manufacturing systems.Computational results are presented for a benchmark with 82 test problems,which have been constructed by other researchers.The achieved results are comparable to the previous approaches.The proposed approach can be also applied to other problems or objective functions without changing the GA routine or the spreadsheet model. 展开更多
关键词 automated guided vehicles (AGVs) SCHEDULING JOB-SHOP genetic algorithms flexible manufacturing system (FMS) SPREADSHEET
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带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度 被引量:1
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作者 李晓辉 资湖海 +3 位作者 徐坷鑫 牛樱清 赵毅 董媛 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期314-326,共13页
在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调... 在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调度问题。综合考虑制造单元加工时间、AGV小车搬运时间以及AGV小车充电情况等约束条件,以优化最大完工时间为目标。针对此问题建立数学模型,将文化基因算法和自适应变邻域搜索算法相结合提出一种混合文化基因算法。该算法采用文化基因算法作为框架,并引入基于析取图的关键路径方法,以解决制造单元和AGV小车滞空率高的问题。同时,为了提高算法的寻优能力,避免陷入局部最优解,利用自适应变邻域搜索对当前迭代中的最优解进行改进。针对模型特点,设计多种打破重组的邻域结构,以实现算法求解最优值的目标。仿真实验结果表明,该算法具有寻找最优解的能力且整体性能优于所对比的算法,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 自动导向小车 充电 基因算法 自适应变邻域搜索算法
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基于互感与负载识别的AGV无线电能传输系统闭环恒流与效率优化控制方法
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作者 李小飞 蒋光利 +2 位作者 李志恒 戴欣 苏玉刚 《电工技术学报》 北大核心 2025年第14期4418-4430,共13页
为了解决自动导向车(AGV)无线充电系统中互感与负载变化导致系统输出电流和系统效率变化的问题,该文提出一种基于互感与负载识别的AGV无线电能传输系统闭环恒流与效率优化控制方法。首先,该文进行系统电路分析,给出互感与负载的识别原... 为了解决自动导向车(AGV)无线充电系统中互感与负载变化导致系统输出电流和系统效率变化的问题,该文提出一种基于互感与负载识别的AGV无线电能传输系统闭环恒流与效率优化控制方法。首先,该文进行系统电路分析,给出互感与负载的识别原理。其次,阐述了基于该互感与负载识别原理的系统闭环恒流与效率优化控制方法。在闭环恒流控制方面,对基于移相控制的闭环系统进行分析,说明该系统利用反馈检测电压进行输出电流闭环控制的基本原理;在效率优化控制方面,针对LCC-LCC和SS谐振补偿拓扑建立效率数学模型,对两种补偿拓扑工作模式下的效率负载临界点(即两种拓扑下系统效率相等时的临界负载取值)进行分析,给出可通过识别负载以优化系统效率方法的理论依据,得到基于互感与负载识别的系统效率优化控制流程。最后,搭建了实验装置样机平台,分别对互感与负载识别方法、系统闭环恒流控制方法和效率优化控制方法进行了实验验证,结果表明了该文所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自动导向车(AGV) 无线电能传输(WPT)系统 闭环恒流 参数识别 效率优化
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基于格点网格与段尺度注意力机制的知识图谱构建
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作者 王体春 李昊 王贤伟 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1368-1382,共15页
为解决当前知识图谱构建模型过程中训练样本特征单一、关系抽取准确率低下的问题,建立一种基于格点网格与段尺度注意力机制的知识图谱自动构建模型(KG-GSAM)。针对实体识别任务,引入格点网格结构对双向门控循环神经网络进行改进;针对关... 为解决当前知识图谱构建模型过程中训练样本特征单一、关系抽取准确率低下的问题,建立一种基于格点网格与段尺度注意力机制的知识图谱自动构建模型(KG-GSAM)。针对实体识别任务,引入格点网格结构对双向门控循环神经网络进行改进;针对关系抽取任务,引入段尺度注意力机制,搭建关系抽取神经网络。在公开数据集和近三年自动导引车领域的专利文本构建的数据集上分别进行实验,结果表明所建立模型在Precision、Recall和F1-score三个指标上与其他知识图谱构建模型相比有一定的优越性。 展开更多
关键词 知识图谱 格点网格 段尺度注意力机制 BERT模型 关系抽取神经网络 自动导引车
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基于“光场”定位及模糊PID控制的多AGV协同运输技术研究
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作者 杨凌辉 姚俊汐 +4 位作者 刘思仁 叶夏 魏来 邢宏文 邾继贵 《航空制造技术》 北大核心 2025年第5期14-25,共12页
针对大尺寸飞机部段的自动化协同运输技术,提出一种基于“光场”的多台自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)协同搬运方法,结合激光测量和控制策略,旨在提高飞机制造过程中的装配效率与精度。首先,利用工作空间测量定位系统(Worksp... 针对大尺寸飞机部段的自动化协同运输技术,提出一种基于“光场”的多台自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)协同搬运方法,结合激光测量和控制策略,旨在提高飞机制造过程中的装配效率与精度。首先,利用工作空间测量定位系统(Workspace measuring and positioning system,wMPS)实时获取各AGV的位姿信息,并建立系统的运动学模型,得到运动偏差。其次,结合模糊控制与PID控制,设计一种适应复杂工业现场的模糊PID控制算法,对AGV的协同运动偏差进行实时调整,以实现高精度协同运输。试验结果表明,在空载和负载情况下,模糊PID控制显著改善了多AGV系统的运动精度和受力情况。相较于开环控制,闭环控制将协同运动误差控制在±10mm以内,定位器的平均受力降低了30%以上,最大受力保持在±300 N以内。同时,整个运输过程中工装的动态调整有效避免了受力过大导致的部段损坏。这一研究为国产大飞机的柔性装配线建设提供了技术支持,具有重要的应用价值和推广潜力。 展开更多
关键词 工作空间测量定位系统 自动引导车 位姿解算 模糊PID控制 高精度协同运输
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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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基于DNN-MAP-Elites的智能仓储布局优化及评价算法
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作者 司明 胡灿 +2 位作者 邢伟强 刘梦凡 刘嘉曼 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第11期3300-3308,共9页
针对智能仓储布局不合理导致仓储通道利用率低、AGV(automated guided vehicle)阻塞率高、仓储吞吐量小等问题,以最大化仓储吞吐量为目标,提出一种基于DNN-MAP-Elites的智能仓储布局优化及评价算法。该算法保留了MAP-Elites算法布局通... 针对智能仓储布局不合理导致仓储通道利用率低、AGV(automated guided vehicle)阻塞率高、仓储吞吐量小等问题,以最大化仓储吞吐量为目标,提出一种基于DNN-MAP-Elites的智能仓储布局优化及评价算法。该算法保留了MAP-Elites算法布局通道多样性,融合ε-支配准则和深度代理模型,降低了算法计算资源代价,设计以通道利用率、阻塞率、吞吐量为核心指标的仓储布局质量评价模型,分别对DNN-MAP-Elites布局方法、传统型布局方法、Flying-V型布局方法、鱼骨型布局方法方法进行AGV路径规划性能测试。实验结果表明,DNN-MAP-Elites方法提升了通道利用率,降低了AGV阻塞率,提高了仓储吞吐量,实现了智能仓储运行效率的全面提升。 展开更多
关键词 智能仓储 自动导引车 深度代理模型 布局优化 布局质量评价 路径规划性能测试 吞吐量
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冲突和拥堵环境下AGV智能仿真运输系统路径规划研究 被引量:2
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作者 王云志 刘翔 +1 位作者 石蕴玉 徐玉清 《现代电子技术》 北大核心 2025年第12期67-71,共5页
在自动导引车(AGV)智能仿真运输系统路径规划中,复杂动态环境导致的路径冲突与拥堵问题会显著降低运输效率。对此,提出一种考虑冲突和拥堵环境下的AGV智能仿真运输系统路径规划方法。使用栅格法对AGV运行路径进行建模,简化运输环境。采... 在自动导引车(AGV)智能仿真运输系统路径规划中,复杂动态环境导致的路径冲突与拥堵问题会显著降低运输效率。对此,提出一种考虑冲突和拥堵环境下的AGV智能仿真运输系统路径规划方法。使用栅格法对AGV运行路径进行建模,简化运输环境。采用路径生成器对AGV智能仿真运输系统路径的冲突和拥堵情况进行检测,优化AGV系统的运输效率。引入预锁定栅格机制及优先避障机制改进A*算法,使得改进算法能够适应各种复杂多变的情况,避免了路径规划时出现的冲突和拥堵。实验结果表明,改进后的A*算法能够规划出更好的AGV运行路径,并且规划的路径有更少的转弯和冲突及拥堵。 展开更多
关键词 自动导引车(AGV) 智能仿真运输系统 路径规划 冲突和拥堵 改进A*算法 栅格法 优先避障
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基于改进近端策略优化算法的AGV路径规划与任务调度 被引量:2
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作者 祁璇 周通 +2 位作者 王村松 彭孝天 彭浩 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第3期955-964,共10页
自动引导车(AGV)是一种具有高度柔性和灵活性的自动化物料运输设备,可实现路径规划、任务调度和智能分配等功能。目前关于AGV最优路径与调度算法研究仍存在泛化性差、收敛效率低、寻路时间长等问题。因此,提出一种改进近端策略优化算法(... 自动引导车(AGV)是一种具有高度柔性和灵活性的自动化物料运输设备,可实现路径规划、任务调度和智能分配等功能。目前关于AGV最优路径与调度算法研究仍存在泛化性差、收敛效率低、寻路时间长等问题。因此,提出一种改进近端策略优化算法(PPO)。首先,采用多步长动作选择策略增加AGV移动步长,将AGV动作集由原来的4个方向基础上增加了8个方向,优化最优路径;其次,改进动态奖励值函数,根据AGV当前状态实时调整奖励值大小,提高其学习能力;然后,基于不同改进方法比较其奖励值曲线图,验证算法收敛效率与最优路径距离;最后,采用多任务调度优化算法,设计了一种单AGV多任务调度优化算法,提高运输效率。结果表明:改进后的算法最优路径缩短了28.6%,改进后的算法相比于PPO算法收敛效率提升了78.5%,在处理更为复杂、需要高水平策略的任务时表现更佳,具有更强的泛化能力;将改进后的算法与Q学习、深度Q学习(DQN)算法、软演员-评论家(SAC)算法进行比较,算法效率分别提升了84.4%、83.7%、77.9%;单AGV多任务调度优化后,平均路径缩短了47.6%。 展开更多
关键词 自动导引小车 路径规划 任务调度 近端策略优化算法 强化学习
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一种动态窗口法和人工势场法融合的AGV路径规划算法 被引量:1
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作者 李玉清 梁忠楠 +1 位作者 赵衍昭 周坤 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第14期5924-5933,共10页
针对原始动态窗口法(dynamic window approach,DWA)在路径规划中存在的振荡现象,设计了一种改进的DWA路径规划算法,该算法融合了人工势场法。首先,提升了DWA算法的安全性约束,并将原始DWA中的线性障碍物距离评价函数改进为人工势场法中... 针对原始动态窗口法(dynamic window approach,DWA)在路径规划中存在的振荡现象,设计了一种改进的DWA路径规划算法,该算法融合了人工势场法。首先,提升了DWA算法的安全性约束,并将原始DWA中的线性障碍物距离评价函数改进为人工势场法中的非线性障碍物势场函数。其次,将改进的DWA与梯度下降法的平滑A*路径相结合,以解决传统算法全局规划能力不足的问题。最后,通过仿真实验和实物实验验证了算法的可行性。在仿真实验中,与原始算法相比,本文算法在设计的障碍物场景中减少了9.84%的路径长度,运行时间缩短了31.71%,平滑度提升了6.49%。在自动导引车实物实验中,路径长度减少了10.76%,运行时间缩短了13.09%。因此,改进的DWA算法能够生成更平滑的路径、更短的路径长度和更短的运行时间。 展开更多
关键词 自动导引车 路径规划 动态窗口法(dynamic window approach DWA) 人工势场法
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融合改进A^(∗)算法与DWA的AGV实时路径规划及避障研究 被引量:1
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作者 赵倩 石宇强 《现代制造工程》 北大核心 2025年第5期91-98,共8页
为解决使用传统A^(∗)算法进行自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)路径规划时存在的问题,如算法搜索节点多、路径存在冗余节点且不平滑,以及无法处理复杂环境下出现的随机障碍物等问题,设计了一种融合改进A^(∗)算法和动态窗口(Dyn... 为解决使用传统A^(∗)算法进行自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)路径规划时存在的问题,如算法搜索节点多、路径存在冗余节点且不平滑,以及无法处理复杂环境下出现的随机障碍物等问题,设计了一种融合改进A^(∗)算法和动态窗口(Dynamic Window Approach,DWA)算法的AGV实时路径规划及避障方法。首先,在传统A^(∗)算法评价函数的基础上设计了自适应评价函数,使得算法在搜索过程中根据周围环境自适应调整,从而提高算法的快速性和灵活性;其次,针对路径存在冗余节点的问题,采用Floyd算法进行双向平滑度路径优化,删除多余节点,保留关键拐点,减少转向次数,有效提高路径平滑度,充分保障了AGV运行稳定性;最后,将改进A^(∗)算法与DWA算法相结合,实现了路径规划的全局最优和动态避障的有效融合。这一综合方法不仅增强了AGV在复杂环境中的路径规划能力,还提高了避障性能,为AGV的实际应用提供了更加可靠的解决方案。 展开更多
关键词 A^(∗)算法 动态窗口算法 融合算法 自动导引车 实时路径规划 动态避障
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基于自适应动态窗口算法的AGV局部路径规划 被引量:1
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作者 闫林伟 范小宁 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第5期740-748,共9页
自动导引运输车(AGV)在行驶过程中不仅需要躲避静态障碍物,还需要躲避移动障碍物,而常用的动态窗口局部路径规划算法在此类情况下的避障成功率和避障效率均难以满足实际需要,为此,本文结合层次分析法提出一种新的自适应动态窗口局部路... 自动导引运输车(AGV)在行驶过程中不仅需要躲避静态障碍物,还需要躲避移动障碍物,而常用的动态窗口局部路径规划算法在此类情况下的避障成功率和避障效率均难以满足实际需要,为此,本文结合层次分析法提出一种新的自适应动态窗口局部路径规划算法.首先,使用层次分析法(AHP)计算动态窗口算法(DWA)中权重因子的值;然后,提出一种碰撞安全指标来评价当前运行状态的安全性,并结合相关参数的安全隶属度函数建立权重因子与环境因素的自反馈机制;最后,基于所创建的自适应动态窗口算法规划出避障路线.仿真结果表明,本文提出的自适应动态窗口算法能够自适应调整评价函数权重因子,有效躲避静态障碍物和移动障碍物,并在安全性、行驶时间和路径长度方面,都得到了显著优化. 展开更多
关键词 自动导引运输车(AGV) 局部路径规划 动态窗口算法 层次分析法 碰撞安全指标 自适应
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AI构建视距径地图的低时延数据路由方法
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作者 卞留念 周一青 +3 位作者 刘玲 李达 时宁哲 石晶林 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第3期188-201,共14页
在存在爆炸性气体或液体的特殊工厂中,自动导引车需要以移动自组网的形式组网。当工厂中有遮挡物遮挡无线信号时,车辆移动会造成车辆间信道条件在视距和非视距之间变化,车辆节点的无线传输范围随之改变,现有基于固定传输范围的数据路由... 在存在爆炸性气体或液体的特殊工厂中,自动导引车需要以移动自组网的形式组网。当工厂中有遮挡物遮挡无线信号时,车辆移动会造成车辆间信道条件在视距和非视距之间变化,车辆节点的无线传输范围随之改变,现有基于固定传输范围的数据路由方法的丢包或时延增加。面向遮挡环境中的移动自组网,文中提出基于视距径地图的低时延数据路由方法。首先,提出了一种基于全连接神经网络构建视距径地图的方法,通过估计路由消息的信噪比生成原始数据,基于信噪比大小将原始数据转换为训练数据,训练全连接神经网络得到视距径地图。然后,提出了一种基于视距径地图的时延感知数据路由协议,可在视距径地图基础上,估计节点间无线链路期望传输次数,基于该次数计算和更新路由评估分数,节点选择路由评估分数大(对应时延小)的路径上的节点作为下一跳转发节点。最后,仿真结果表明,在存在遮挡物的场景中,与基于固定传输范围的数据路由方法相比,文中所提方法能够在不降低数据包交付率的同时将通信时延降低66%。 展开更多
关键词 移动自组织网络 路由协议 自动导引车 视距径
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基于BEV的AGV导航控制技术
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作者 尹昊 高忱 +3 位作者 张旭堂 陈晓峰 马兴明 金天国 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2562-2569,共8页
针对目前生产车间场景中AGV导航控制技术柔性差、部署成本高等问题,提出一种基于BEV的AGV导航控制技术。引入将多个相机视图转换为全局视图的方法,解决了单相机涵盖场景信息不全的问题;引入YOLO神经网络,对场景中的AGV标识码进行识别定... 针对目前生产车间场景中AGV导航控制技术柔性差、部署成本高等问题,提出一种基于BEV的AGV导航控制技术。引入将多个相机视图转换为全局视图的方法,解决了单相机涵盖场景信息不全的问题;引入YOLO神经网络,对场景中的AGV标识码进行识别定位,确定了全局场景中AGV的位置和姿态;引入改进A*路径规划算法和模糊自适应PID控制器,实现了AGV的路径规划和避障控制。实验结果表明,AGV的定位控制精度能够达到4 mm以内,方向误差达到3°以内,改进后的路径规划算法遍历的节点数量减少了48.65%,运行时间减少了65.81%,实现了高柔性、高精度、高效率的AGV导航控制。 展开更多
关键词 目标检测 神经网络 全局场景 鸟瞰视图 自动引导运输车 导航控制 路径规划
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基于行为克隆和奖励重构的AGV路径规划算法
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作者 罗磊 赵宁 任成栋 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第10期3744-3761,共18页
针对使用强化学习算法解决移动机器人拣选系统(RMFS)中AGV路径规划所存在的数据利用效率低、有效数据采集困难的问题,提出一种结合行为克隆方法和奖励重构方法的新的强化学习训练框架,来提升神经网络的训练效果。行为克隆方法通过监督... 针对使用强化学习算法解决移动机器人拣选系统(RMFS)中AGV路径规划所存在的数据利用效率低、有效数据采集困难的问题,提出一种结合行为克隆方法和奖励重构方法的新的强化学习训练框架,来提升神经网络的训练效果。行为克隆方法通过监督学习的方式,让神经网络直接学习专家经验,来迅速提升神经网络的决策能力;奖励重构方法通过更加精细的奖励值函数设计,来提升强化学习的训练效果。实验表明,同时使用行为克隆方法与奖励重构方法的强化学习过程,其训练效果远优于标准的强化学习算法(既不使用行为克隆方法也不使用奖励重构方法)。 展开更多
关键词 移动机器人拣选系统 自动导引小车 路径规划 策略梯度算法 行为克隆 奖励重构
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基于数字孪生的AGV状态监控系统
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作者 陈祉熹 袁逸萍 鲜灿龙 《机床与液压》 北大核心 2025年第20期206-213,共8页
针对自动导引车(AGV)运行状态监控透明度不高、监控方法单一及实时性不足等问题,为满足智能物流系统的升级需求,提出一种基于数字孪生的AGV状态监控系统。通过对物理空间中相关设备进行孪生模型的构建以及数据通信和管理,实现物理空间... 针对自动导引车(AGV)运行状态监控透明度不高、监控方法单一及实时性不足等问题,为满足智能物流系统的升级需求,提出一种基于数字孪生的AGV状态监控系统。通过对物理空间中相关设备进行孪生模型的构建以及数据通信和管理,实现物理空间与虚拟空间的实时映射,从而实现对AGV状态监控的透明化、可视化、实时化,提升AGV状态监控系统的交互性。基于数字孪生五维模型构建AGV状态监控系统框架并明确物理层、虚拟层、连接层、数据层和应用层架构的具体构成;分别围绕3个关键技术:AGV孪生模型构建、数据通信及管理、状态监控系统搭建,详细阐述了AGV状态监控系统的实现方法。最后,通过使用所开发的原型系统进行可视化交互、实时监控、运动控制测试,实现了对AGV全要素、全方位的实时监控,验证了所提系统的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自动导引车 数字孪生 实时监测 监控系统
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考虑异构AGV的柔性作业车间集成调度
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作者 李文贵 姚友杰 李新宇 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第5期1539-1554,共16页
柔性作业车间中因产品尺寸和形状的差异导致需要多种功能异构的AGV进行运输。然而,现有研究主要关注同构AGV,未充分考虑异构AGV对运输调度的影响。针对考虑异构AGV和机器顺序相关准备时间的柔性作业车间生产与物流集成调度问题,提出了... 柔性作业车间中因产品尺寸和形状的差异导致需要多种功能异构的AGV进行运输。然而,现有研究主要关注同构AGV,未充分考虑异构AGV对运输调度的影响。针对考虑异构AGV和机器顺序相关准备时间的柔性作业车间生产与物流集成调度问题,提出了一种基于变邻域搜索的改进遗传算法(IGA-VNS)以最小化最大返回时间(maximum return time)。研究引入基于任务的三层编码方法和主动解码策略,利用遗传操作进行全局搜索,并针对关键路径上加工和运输任务块设计了3种局部搜索邻域结构。同时,针对调度解包含多条关键路径的情况,提出解的比较准则以增强局部搜索效果。最后,通过与其他有效算法在实例上的对比验证了所提方法的有效性,并分析了异构AGV和AGV数量对调度结果的影响。 展开更多
关键词 柔性作业车间 异构AGV 集成调度 顺序相关准备时间 关键路径
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智能制造车间多自动导引车无冲突路径规划研究
18
作者 金杰 高增恩 +2 位作者 张中伟 武照云 李鹏 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第11期73-82,共10页
无冲突路径规划是影响智能制造车间自动导引车(automated guided vehicle, AGV)物流系统高效、安全运行的关键技术。基于集中式决策的智能制造车间多AGV无冲突路径规划(multiAGV conflict-free path planning, MCPP)存在环境适应性、灵... 无冲突路径规划是影响智能制造车间自动导引车(automated guided vehicle, AGV)物流系统高效、安全运行的关键技术。基于集中式决策的智能制造车间多AGV无冲突路径规划(multiAGV conflict-free path planning, MCPP)存在环境适应性、灵活性不足等问题,为此引入分布式决策思想解决MCPP问题,以更好地适应智能制造车间复杂多变的物流需求。首先,基于栅格地图表达的车间物流运输环境描述了MCPP问题,分析AGV间潜在的冲突类型并设计冲突消减策略。然后,将MCPP问题模型转化为强化学习(reinforcement learning, RL)对应的部分可观测马尔可夫决策过程,设计状态空间、动作空间、奖励函数等RL要素。进而,利用改进的QMIX解决MCPP问题。最后,开展实验研究,通过与时空A_*算法、冲突搜索算法、博弈论方法、多智能体强化学习中的值分解网络(value decomposition networks, VDN)方法以及经典QMIX算法进行求解效果对比,验证所提模型及方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 智能制造车间 自动导引车 多AGV无冲突路径规划 马尔科夫决策过程 多智能体强化学习 QMIX
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自动化码头AGV共享式在线调度问题研究
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作者 梁枭 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第2期298-303,共6页
为解决自动化集装箱码头岸桥和场桥作业序列变化、作业效率波动,以及自动导引小车(AGV)作业时间的不确定性等情况下AGV的调度问题,在总结目前AGV调度模式的基础上,设计了基于共享式调度和在线调度的AGV分配方式。考虑未来一段时间内任... 为解决自动化集装箱码头岸桥和场桥作业序列变化、作业效率波动,以及自动导引小车(AGV)作业时间的不确定性等情况下AGV的调度问题,在总结目前AGV调度模式的基础上,设计了基于共享式调度和在线调度的AGV分配方式。考虑未来一段时间内任务分配的整体最优,提出了一套完整的AGV共享式在线调度解决方案。建立了AGV共享式在线调度数学模型,设计了遗传算法进行求解。对不同AGV数量的调度问题的求解进行试验,验证了遗传算法求解满足时间要求,并验证了其实用性和可行性。 展开更多
关键词 自动导引小车(AGV)调度 共享式调度 在线调度 遗传算法
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基于贪心-遗传混合算法的RMFS动态货位分配优化研究
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作者 田帅辉 林诗阳 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第5期2089-2099,共11页
随着电子商务的迅速发展,订单的高时效性和商品需求的频繁波动对移动机器人履行系统(RMFS)的订单拣选环节带来巨大挑战。由于RMFS中的货架具有可移动性,在拣选过程中不断优化和调整货架储位是提高RMFS拣选效率的关键途径之一。针对RMFS... 随着电子商务的迅速发展,订单的高时效性和商品需求的频繁波动对移动机器人履行系统(RMFS)的订单拣选环节带来巨大挑战。由于RMFS中的货架具有可移动性,在拣选过程中不断优化和调整货架储位是提高RMFS拣选效率的关键途径之一。针对RMFS动态货位分配问题,首先提出一种考虑商品需求实时变动且拣选台任务均衡的动态货位分配策略,构建最大化货位适配值的数学模型,实现货架的合理定位,并运用改进A*算法规划自动导引车(AGV)拣选路径,以避免AGV频繁转弯;其次,针对该问题的动态连续性和解空间巨大的难点,设计一种结合贪心算法和改进自适应遗传算法的混合算法求解该模型,其中引入SoftMax函数用于适应度值的转换,以动态调整交叉变异概率,采用一种基于相似度值的个体交叉判断方法以减少无效交叉,并加入灾变策略防止算法早熟,同时实时更新仓库布局状态以适应每周期的商品需求变化;最后,通过对比不同规模的仿真实验进行验证。结果表明,所提算法能够在保证解质量的同时,大幅度提升求解效率;且随着订单量的增加,所提策略优化效果越明显,即周转率高的货架有更大概率靠近拣选台;相比于静态固定分配策略和动态就近分配策略,所提策略在大规模实验中分别缩短42%和21%的AGV总拣选路径,显著提高了该系统拣货效率。研究结果为RMFS货位分配的进一步优化研究提供参考。 展开更多
关键词 移动机器人履行系统 自动导引车 动态货位分配 自适应遗传算法 贪心算法
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