集成自动导引车路径规划的智能制造数字化车间设备布局优化方法

智能制造数字化车间具有自动导引车(AGV)、加工设备高度集成的特点。针对智能制造数字化车间布局和AGV路径规划分开优化,使得某区域的物料搬运过于集中,导致该区域AGV搬运工作量繁重,影响AGV路径规划的问题,建立了以物流运输量最小,物料搬运时长最短以及AGV数量最少为目标的智能制造数字化车间布局和AGV路径规划集成优化模型。提出一种改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法,采用系统化布置设计法来生成部分初始种群,增加初始种群分布,防止陷入局部最优;将不等长的双链染色体与疫苗接种策略引入非支配排序遗传算法,提高了算法的寻优速度和精度;最后求解得到一组Pareto解集,供决策者优中选优。通过实例验证了所提方法的有效性。     

设备鲁棒性布局与物料搬运系统协同优化方法

针对现有车间设备鲁棒性布局忽略物料搬运系统设计从而导致最终布局方案偏离全局最优解的问题,提出了一种设备鲁棒性布局及物料搬运系统协同优化方法。通过分析不同生产阶段设备间物流量及物流关系的变化,生成初始鲁棒性布局方案,并对每一种布局方案建立物流路径概率矩阵并进行路径规划。以物料搬运设备效率为约束,选择相应的物料搬运设备。以物料搬运成本及布局面积费用最低为优化目标,建立设备鲁棒性布局及物料搬运系统协同优化模型,采用遗传算法进行求解,得到更贴近实际生产的车间布局规划方案。通过实例验证了模型和算法的有效性。     

自动导引车系统避碰及环路死锁控制方法

为了避免单向导引路径网络中各自动导引车间发生碰撞及系统死锁,以基于单向导引路径网络的自动导引车系统为研究对象,提出一种避免自动导引车间碰撞的避碰方法。针对基于单向导引路径的自动导引车系统特点,建立了基于有向图的自动导引车系统运行状态模型,基于该模型提出一种环路死锁搜索方法。定义了包括单环路和多环路死锁临界状态的环路死锁临界状态概念,针对两种环路死锁临界状态,设计了对应的死锁控制策略。通过仿真证明了所提方法的有效性。     

柔性制造车间设备产能配置与布局集成优化

为解决因设备产能配置过程中常忽略后期对其布局影响的问题,针对设备配置与设备布局展开协同优化。基于柔性制造车间零件工艺路径可选、不同加工零件采用不同的搬运设备和搬运批量的特点,考虑规划期内待加工零件的产能需求约束,以最小化设备购置成本和物料搬运成本为目标,建立柔性制造车间设备产能配置与布局集成优化模型。采用免疫遗传算法对该模型优化求解。为了保证算法的搜索效率和种群多样性,引入抗体浓度计算来强化个体间的交流,同时通过免疫记忆机制避免最优个体丢失和被破坏,确保算法的全局搜索能力。通过算例,将集成优化模型结果与设备产能配置、设备布局分开优化的结果进行对比,验证了集成优化模型和算法的有效性。     

基于改进灰狼优化算法的自动导引小车路径规划及其实现原型平台

针对智能优化算法求解自动导引小车路径规划问题效率低且易早熟的缺陷,提出一种用于求解复杂环境下自动导引小车路径规划问题的改进灰狼优化算法。算法引入路径微调算子和邻域变异算子来提高灰狼优化算法的局部开发能力,又引入新的初始解生成算法提高初始种群的质量;采用改进的路径片段与障碍物相交判断算法来提高算法的运行效率,再采用新的避障算子来提高路径片段避开障碍物的效率。基于MATLAB GUI开发工具开发了带有多种智能优化算法的自动导引小车路径规划仿真原型平台,并与单种群遗传算法、多种群遗传算法和改进遗传算法进行对比,验证了改进灰狼优化算法求解自动导引小车路径规划的有效性。     

基于混合遗传鲸鱼优化算法的柔性作业车间自动导引车融合调度方法

针对柔性作业车间调度问题,考虑自动导引车(AGV)在车间制造过程中只参与装卸和搬运工作,提出一种实现AGV路径规划与柔性作业车间调度集成优化的融合调度模型。采用基于工序排序与机器选择两个子问题的二维向量编码方案,并在解码过程中提出基于最先服务原则的AGV安排策略。对鲸鱼优化算法进行离散化改进,针对性地设计了多种种群初始化策略,引入遗传算法的交叉、变异操作以提升鲸鱼优化算法的全局搜索能力,并嵌入局部搜索算法以达到全局搜索和局部搜索的平衡,构建了一种混合遗传鲸鱼优化算法（HGWOA）来求解该融合调度模型。通过经典测试算例验证了算法性能,并使用正交试验优化了算法参数。研究结果表明,HGWOA算法用于求解柔性作业车间AGV融合调度问题可以获得较好的效果。     

基于改进遗传算法的 AGVS 单双向混合路径规划

针对自动导引车系统路径规划问题,首先提出了一种新的路径网络模型,即单双向混合路径网络布局。然后在仔细分析该种路径布局的特征和优势的基础上,使用改进的遗传算法实现其路径网络的规划,并详细描述了算法步骤。最后,通过对两个自动搬运系统进行路径规划、系统建模、系统仿真和对比分析,验证了单双向混合路径网络布局的优越性和可行性。     

考虑充电路径的AGV无线充电系统双层规划

自动导引小车(AGV)作为一种智能搬运设备已广泛应用于仓储物流等领域，为解决传统充电方式充电时间过长影响工作效率的问题，提出了动态和静态无线充电相结合的充电方式，在AGV工作路径上铺设无线充电线圈，可使AGV连续不间断工作。为更加经济地铺设无线充电站，提出考虑充电路径的无线充电系统双层规划模型，上层模型构建了无线充电站最低建设成本的优化配置模型，对无线充电站的位置、充电功率、储能装置容量等进行协调优化；下层模型为考虑无线充电的路径规划模型，采用改进的A^*算法优化AGV的充电路径。最后通过遗传算法对整体模型进行求解，并对充电桩驻点充电和无线充电两种充电方式进行了对比，结果表明无线充电可有效节约充电时间，有利于提高AGV的工作效率。     

一种柔性作业车间环境下单向导引路径网络设计方法

针对柔性作业车间环境下自动导引车系统单向导引路径网络设计问题,以最小化最大完工时间为目标,提出一种改进的小生境遗传算法.该算法每条染色体由单向路径网络染色体和工序染色体两部分组成,分别表示各路径段方向和可行调度序列.针对两种染色体设计相应的交叉与变异算子,并通过邻域搜索操作提高了算法的收敛速度.为了保持种群的多样性,综合运用小生境技术和精英保留策略.试验结果验证了该算法的有效性.     

大型压铸车间设施规划及仿真研究

对大型压铸类车间设施规划问题进行研究,综合考虑压铸工艺及物流特征,建立设计约束条件,将多目标规划及物流仿真技术结合起来,提出了一套设施规划优化设计流程.并以H公司为背景,建立大型压铸车间设施规划问题的多目标规划模型,使用遗传算法求解,设计压铸车间平面布局方案;进而基于Flexsim环境建立压铸车间仿真模型,综合物流设备利用率及物流路径繁忙率等仿真动态性能指标优化车间设施规划方案,设计评价方案表明流程可行,为压铸行业车间设施规划提供示范作用.     

基于NSGA-Ⅱ的多目标车间设备布局

车间设备布局问题具有多目标、多约束的特点。文中以物流搬运费用、非物流关系以及面积利用率作为优化目标,构建了车间设备布局的多目标优化模型。采用带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解,克服了传统加权法求解多目标问题时加权系数难以确定,无法保证多个目标同时优化的缺点。基于AHP和TOPSIS相结合的方法,从NSGA-Ⅱ求得的Pareto解集中,选出了最适合企业实际情况的布局方案,以一个实例证明了本方法的有效性。     

基于可重构思路的智慧车间优化布局算法

针对车间布局时优化目标单一,只考虑运输距离的问题,建立了考虑物流成本、布局规整度和空间占用率的车间布局模型,并提出一种基于遗传算法的布局优化求解方法。将所提方法应用到某智慧工厂车间布局中,运用MATLAB编程实现了车间优化布局,优化效果明显。     

基于自适应遗传算法的大型关重件车间布局优化

针对大型关重件生产车间的多行布局问题,建立了同时考虑物流费用与物流时间的多目标优化数学模型,运用了一种改进的自适应遗传算法,其交叉概率和变异概率可随群体的适应度自动改变,使算法避免陷入局部最优;加入精英保留策略,使每代中的最优个体都能够得到保留,避免交叉和变异操作遗失全局最优解。最后结合某船用曲轴车间实例,分别运用该算法和标准遗传算法对车间布局模型进行计算,通过数据和性能分析表明该算法有效的解决了遗传算法易陷入早熟及收敛速度慢的问题;优化后的车间物流费用及物流时间减少约35%,证明该方法在车间布局中的可行性和有效性。     

考虑物料装卸点与搬运通道的多行设施布局

针对多行设施布局中的作业单元装料/卸料点位置与物料搬运问题,提出考虑物料装卸点与搬运通道的多行设施布局设计方法.分析了多行布局问题中物料装卸点位置在作业单元内和布局整体坐标系中的表示方法,提出沿通道进行物料搬运的精确距离计算方法,重点构建了避障搬运邻接图与邻接矩阵表示法及基于邻接图和邻接矩阵的避障搬运距离Dijkstra算法.建立了包含物料搬运成本、搬运设备空载运行成本与作业单元相互关系的多行设施布局优化模型,针对所建模型设计了分段编码方式的遗传模拟退火算法.以某车间的布局设计为实例,采用所提算法生成切实有效的多行设施布局方案,并验证了所提算法的优越性.     

改进SLP算法的车间设施布局优化设计

以S公司生产车间为研究对象,运用传统SLP方法对车间的15个作业单位进行相关性分析,对原有布局进行优化,得出方案一,进而采用基于遗传算法的改进SLP方法建立车间布局优化的数学模型,以物流搬运成本最小为目标函数,用MATLAB软件对其求解,得出较优布局方案二,并与原布局及方案一进行对比评价,分析发现采用改进SLP算法的布局方案结果更优,也验证了该方法的有效性。     

基于GT的数字车间设备布置的优化

基于成组技术的车间设备线性布置研究,在综合考虑生产需求、工艺特征的条件下,以车间物流最小为目标,建立了设备布置的优化模型,设计了相应的遗传算法,并以一实例验证了模型和算法的可靠性。     

车间多排设备布局问题的优化研究

在车间多排设备布局问题上往往存在限制条件多、设计方案不合理的情况。针对车间多排设备布局问题的特性,提出一种车间布局优化模型,并且利用遗传算法变异策略优势改进粒子群算法,使得设计方案更加合理。首先,将车间设备进行坐标化,建立了基于总物流成本最小的目标函数。经过综合分析,量化了各工序之间的物流关系。然后根据消防通道、设备占地与间距等非物流因素采用分级惩罚思想建立各种约束。此外,利用随机生存的初始种群,采用加入遗传算法的自适应变异策略的粒子群算法搜索最优车间布局。最后,通过一个案例研究了该模型的工作原理。与系统布置设计(Systematic Layout Planning, SLP)方法和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)相比,该方法在解决多排设备布局问题效果更好。     

飞机结构件生产线设备布局仿真与优化

针对飞机结构件生产线设备布局物流成本高、设备布局不合理等问题,提出采用遗传算法对飞机结构件生产线设备布局进行优化,寻求最优布局方案。研究重点为遗传算法在多设计变量及工业生产过程中的应用。分析历史订单数据,得出各设备之间的物流关系,并以此建立以历史订单数据和物流成本最低为目标函数的优化模型。在优化过程中,考虑实际基因型交叉情况,提出采用以两设备之间的历史订单数最大为约束条件来进行交叉操作。采用MATLAB软件和Plant Simulation软件对该模型进行仿真,两者仿真结果表明：优化后的设备布局在实际生产过程中有效降低了物流成本,且各设备间的物流量较为均衡,符合生产经济性原则,验证了遗传算法求解飞机结构件生产线设备布局的可行性与有效性。     

基于改进遗传算法的自动导引小车动态路径规划及其实现

针对传统遗传算法求解自动导引小车动态路径规划易早熟的缺点,提出一种改进遗传算法的自动导引小车动态路径规划算法,针对传统变异算子缺少启发式规则导致变异产生优质解的概率较低和算法早熟的缺陷,基于相连的路径片段组成的三角形建立使路径缩短的启发式变异规则,并提出路径微调算法;为了提高路径的光滑程度便于自动导引小车行驶,提出路径光滑处理算法;为了增加改进遗传算法的局部寻优能力,对每一代的最优解进行模拟退火操作;并且基于MATLAB GUI开发工具开发出自动导引小车动态路径规划仿真平台,以证明所改进遗传算法求解自动导引小车动态路径规划问题的有效性。     

考虑能耗的制造车间单AGV路径规划研究

自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)作为典型的物料运输设备,已逐渐广泛用于制造车间。AGV路径规划关系整个车间制造过程的效率和平稳性,然而,目前相关研究主要关注运输距离、时间、成本等目标,而能耗及其相关环境影响指标却很少涉及。为此,建立了以运输距离和能耗为优化目标的节能单AGV路径规划模型,进而利用粒子群优化算法实现了模型求解。最后,案例研究验证了模型节能效果和求解方法有效性,考虑能耗的路径规划是提升AGV使用能效的一种可行方法。