發(fā)布時(shí)間：2020-08-23 14:07

【摘要】：自動(dòng)導(dǎo)引車(Automated Guided Vehicle,AGV)作為現(xiàn)代自動(dòng)化物流系統(tǒng)中的重要設(shè)備之一,在柔性制造車間的自動(dòng)化物料運(yùn)輸以及倉儲(chǔ)中心的物流自動(dòng)化管理方面被廣泛使用,其在降低企業(yè)生產(chǎn)成本,提高運(yùn)輸效率方面具有較大優(yōu)勢(shì)。隨著AGV系統(tǒng)中自動(dòng)導(dǎo)引車數(shù)量增加以及制造車間中運(yùn)輸任務(wù)愈來愈繁重,對(duì)AGV系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度難度也逐漸增大。本文以某電力公司自動(dòng)化裝配生產(chǎn)線AGV物料運(yùn)輸項(xiàng)目為研究背景,對(duì)AGV系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度問題進(jìn)行了以下研究(1)給出制造車間AGV系統(tǒng)的整體架構(gòu),介紹各個(gè)組成部分的功能和作用,說明AGV系統(tǒng)調(diào)度的作用以及重要性。(2)分析AGV系統(tǒng)智能調(diào)度過程中遇到的各種約束條件,將AGV的種類和數(shù)量視為資源,兼顧考慮多種AGV組合配送方式對(duì)配送任務(wù)的影響,以減小物料配送時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo),建立了多模式資源受限任務(wù)調(diào)度模型。(3)將基本粒子群算法改進(jìn)為離散粒子群算法,運(yùn)用改進(jìn)后的粒子群算法求解PSBLIB標(biāo)準(zhǔn)庫中的測(cè)試集,并將運(yùn)行結(jié)果與其它優(yōu)化算法進(jìn)行對(duì)比,證明算法的有效性,然后將優(yōu)化算法運(yùn)用到制造車間AGV任務(wù)調(diào)度問題實(shí)例中,得到優(yōu)化的任務(wù)調(diào)度方案。(4)針對(duì)不同的任務(wù)批次下,運(yùn)輸任務(wù)優(yōu)先級(jí)和數(shù)量發(fā)生改變時(shí)智能優(yōu)化算法給出相應(yīng)的調(diào)度策略,并通過程序的模擬仿真結(jié)果說明改進(jìn)后的粒子群智能優(yōu)化算法可以適應(yīng)一定程度的環(huán)境變化;闡述了制造車間AGV任務(wù)調(diào)度的系統(tǒng)構(gòu)建,以實(shí)現(xiàn)本文研究結(jié)果的工程實(shí)用化。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F252;TP18

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本文編號(hào)：2801614