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智能工廠多搬運(yùn)載體協(xié)同作業(yè)優(yōu)化

發(fā)布時(shí)間:2022-02-19 20:19
  針對(duì)智能工廠中多搬運(yùn)載體間的協(xié)同作業(yè)問(wèn)題,以堆垛機(jī)-AGV-機(jī)械手三資源為研究對(duì)象,考慮AGV在交叉路口避碰規(guī)則以及優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)則,建立以總?cè)蝿?wù)完工時(shí)間最少為主決策目標(biāo),以懲罰成本最低為輔助決策目標(biāo)的協(xié)同作業(yè)優(yōu)化模型;采用優(yōu)化粒子群算法求解,為避免算法在迭代后期搜索能力弱易陷入局部最優(yōu)的情況,引入遺傳算法中的自適應(yīng)變異進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證表明,考慮AGV在交叉路口的避碰規(guī)則,能明顯縮短任務(wù)完成時(shí)間和AGV在路口的等待時(shí)間,同時(shí),驗(yàn)證了優(yōu)化粒子群算法在求解和收斂速度方面性能優(yōu)于傳統(tǒng)粒子群算法。 

【文章來(lái)源】:制造業(yè)自動(dòng)化. 2020,42(03)CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)

【文章目錄】:
0 引言
1 多載體協(xié)同作業(yè)優(yōu)化模型
    1.1 問(wèn)題描述及假設(shè)條件
        1.1.1 問(wèn)題描述
        1.1.2 模型假設(shè)
    1.2 參變量定義
        1.2.1 參數(shù)設(shè)定
        1.2.2 決策變量
    1.3 目標(biāo)函數(shù)
        1.3.1 最短完工時(shí)間
        1.3.2 最低懲罰成本
    1.4 約束條件
2 AGV路口避碰規(guī)則
    2.1 AGV沖突類(lèi)型檢測(cè)
    2.2 路口沖突AGV的優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整
    2.3 雙路口路徑容量檢測(cè)
3 粒子群算法
    3.1 PSO算式
    3.2 自適應(yīng)變異
4 算例分析
    1)交叉路口考慮避碰
    2)結(jié)果對(duì)比
    3)算法性能比較
5 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]考慮有限物流運(yùn)輸能力的智能車(chē)間AGV調(diào)度算法研究[J]. 陳敏,黎展滔,陳慶新,彭乘風(fēng).  工業(yè)工程. 2019(04)
[2]柔性作業(yè)車(chē)間多自動(dòng)導(dǎo)引小車(chē)和機(jī)器的集成調(diào)度[J]. 賀長(zhǎng)征,宋豫川,雷琦,呂向飛,劉軟香,陳進(jìn).  中國(guó)機(jī)械工程. 2019(04)
[3]面向FMS基于改進(jìn)的混合PSO-GA的多AGV調(diào)度算法研究[J]. 岳笑含,許曉健,王溪波.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(S2)
[4]自動(dòng)導(dǎo)引車(chē)系統(tǒng)避碰及環(huán)路死鎖控制方法[J]. 肖海寧,樓佩煌.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2015(05)
[5]基于改進(jìn)遺傳算法的物料配送多AGV調(diào)度優(yōu)化[J]. 劉旭,樓佩煌,錢(qián)曉明,武星.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程. 2015(03)
[6]基于改進(jìn)時(shí)間窗的AGVs避碰路徑規(guī)劃[J]. 喬巖,錢(qián)曉明,樓佩煌.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2012(12)

碩士論文
[1]面向制造車(chē)間柔性物流的AGV群控系統(tǒng)研制[D]. 胡杰杰.北京郵電大學(xué) 2019
[2]基于激光導(dǎo)航AGV路徑規(guī)劃與避障算法的研究[D]. 李珍惜.西安科技大學(xué) 2019
[3]基于混合遺傳算法的電力設(shè)備檢測(cè)柔性調(diào)度研究[D]. 肖萌.武漢理工大學(xué) 2018



本文編號(hào):3633552

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