本文選題：自動化集裝箱碼頭 + AGV調度�。� 參考：《計算機工程與應用》2017年18期

【摘要】：為了提高自動化集裝箱碼頭AGV(Automated Guided Vehicle)的作業(yè)效率,根據采用電力驅動的AGV作業(yè)時的充電需求和運輸過程的特性,考慮了垂岸式集裝箱堆場布局和AGV充電過程對實際作業(yè)的影響,以最大化AGV充電利用率、最小化最末任務完成時間、最小化AGV空載時間為目標,以AGV充電后的續(xù)航能力等為約束條件,以遺傳算法為研究方法,構建了考慮充電過程的自動化碼頭AGV作業(yè)的調度模型。通過算例分析,對比了遺傳算法與混合整數(shù)規(guī)劃算法的求解效果,分析了參與運輸?shù)腁GV數(shù)量對運輸時間的影響,也驗證了遺傳算法給出的調度方案的可信性。最后得出結論:針對該問題,遺傳算法可以快速、高效地給出值得信賴的AGV調度方案。
[Abstract]:In order to improve the operational efficiency of AGV Automated guided vehicle (AGV), according to the charging demand of AGV and the characteristics of transportation process, the effect of the layout of container yard and the charging process of AGV on practical operation is considered. In order to maximize the charge utilization ratio of AGV, minimize the finishing time of the last task, minimize the no-load time of AGV, take the rechargeable capacity of AGV as the constraint condition, take the genetic algorithm as the research method. The scheduling model of AGV operation in automatic wharf considering charging process is constructed. Through the analysis of examples, the effects of genetic algorithm and mixed integer programming algorithm are compared, the influence of AGV number on transportation time is analyzed, and the credibility of scheduling scheme given by genetic algorithm is verified. Finally, it is concluded that the genetic algorithm can provide reliable AGV scheduling scheme quickly and efficiently.
【作者單位】： 上海海事大學物流研究中心;
【基金】：國家自然科學基金面上項目(No.71471109) 上海市曙光計劃項目(No.13SG48) 上海市教委科研創(chuàng)新項目(No.14YZ100) 交通運輸部科技計劃應用基礎研究項目(No.2015329810260) 上海海事大學研究生創(chuàng)新基金資助項目(No.2015ycx006)
【分類號】：TP18;U691.3

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本文編號：2015144