考虑电池电量约束的自动化码头AGV调度

为提高自动化集装箱码头AGV(Automated Guided Vehicle)作业效率,考虑电驱动AGV空、重载耗电差异及非线性充电的特点,对AGV的充电过程对其调度的影响进行分析,建立以总任务时间最短为目标的AGV调度模型.通过Python求解算例发现,机会充电模式下,AGV的机会充电区间为75％～85％时,总任务...     

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。     

基于多特征与改进卷积神经网络的AGV实时调度研究

针对卷积神经网络应用在码头自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)的动态调度问题。设计了基于多特征的指派策略,通过对每个集装箱作业的多特征进行超前仿真评估,采用偏好函数(Preference Function)找出最佳候选作业,然后将最佳作业与其余每个作业配对形成训练样本,使用改进的基于InceptionNet的卷积神经网络在线学习训练样本并更新指派策略,并用于下一次调度过程中。对比了不同数量AGV在作业动态程度不同情况下的调度结果,设计了基于多特征在线学习指派策略与最短车程指派策略的对比实验,实验结果表明使用该指派策略岸桥平均作业时间约减少17%,总完成时间约减少12%。     

密集仓储环境下多AGV/RGV调度方法研究

针对密集仓储环境下,出库作业时,有轨车(Rail guided vehicle,RGV)在不同货架间运送货物的换乘需要借助穿梭车(Automated guided vehicle,AGV)实现,入库作业时,货物先由穿梭车从输送带送达货架口,再由有轨车完成入库操作等特征,构建密集仓储环境下考虑多出入库任务的多AGV/RGV作业调度模型,包括穿梭车任务分配模型、协同有轨车选择模型和出入库完工时间数学模型.为实现密集仓储环境下的多AGV/RGV调度,提出适应不同出入库货位分布的穿梭车任务分配规则,实现考虑执行任务均衡的穿梭车任务分配;利用遗传算法实现多AGV/RGV出入库协同调度,对遗传算法关键解码算子进行详细设计,解码确定各穿梭车与有轨车执行出入库任务的顺序、任务的起始时间和结束时间,使得所有出入库任务的总完工时间最短.最后,通过某物流仓储企业实际案例进行测试,测试结果表明,提出的启发式规则能实现穿梭车任务的均衡分配,基于遗传算法的协同调度方法能有效地产生多AGV/RGV协同调度方案,减少出入库作业总时间,提高了仓储作业整体效率.     

基于数字孪生的自动化集装箱码头多AGV动态调度

自动导引车(AGV)调度是自动化集装箱码头作业的关键环节，其效率也是影响码头整体作业效率的决定性因素之一。为了应对作业中不确定事件、信息不对称以及生产信息透明度低等问题对AGV调度效率和稳定性产生的影响，提出了一种基于数字孪生的自动化集装箱码头多AGV动态调度方法，通过码头物理空间和孪生空间的闭环交互以提高调度效率和减少调度偏差。构建了一种多AGV动态调度数字孪生框架和调度问题模型，深入探索了数据服务平台、数字孪生多维多尺度模型的构建、虚实一致性验证的运行机理以及码头虚实交互；详细阐述了基于数字孪生的多AGV动态调度流程和相应算法设计，并以某自动化码头实际的AGV调度过程为例，设计了原型系统来验证所提出AGV调度模式的有效性。     

移动机器人智能交通管理系统的应用

移动机器人智能交通管理系统是专用于自动导引车系统(AGVS)的智能调度软件。它的主要功能包括管理、监控和调度AGV执行搬运作业任务。文中介绍了一种基于移动机器人的交通管理系统AGVS车辆调度路径优化策略方法,通过实际应用案例,验证该方法可实现最优策略下的单车调度和多车调度,提高了AGV的运行效率。     

基于电量和负载均衡约束的多AGV生产车间调度研究

目前多AGV的使用大大提升了制造企业的生产效率，在调度过程中也产生了诸多问题，其中以AGV负载不均和电量限制所带来的拥堵问题尤为凸显。对此，以最小化生产调度时间和负载均衡偏差为目标，考虑AGV的电池容量、充电次数、充电时间等约束，建立了一种非线性的多目标集成优化模型，基于MFC(Minimum time selection for charged volume constraint,MFC)策略设计了自适应改进遗传算法，并通过与传统遗传算法对比分析，验证了算法的有效性。最后对AGV调度中的相关参数进行分析，得到了AGV在负载均衡时的运行规律。     

洋山四期自动化码头AGV自动换电站系统

上海洋山港四期自动化码头在国内率先建成一个全自动化AGV换电站,解决了AGV长时间续航的问题,保证了AGV能够24 h全天候运作。文中简述了洋山四期自动化码头AGV自动充电、换电站的工作原理及自动充换电作业流程。     

药品仓库堆垛机与AGV集成调度优化

针对药品仓库药品批次要求严苛、出入库频次较高等原因导致的堆垛机与自动导引小车(AGV)空载率高、效率低等问题,以出入库订单作业总时间最短为目标,建立了适合于药品仓库的堆垛机与AGV集成调度的混合命令序列作业时间模型.针对集成调度模型的组合优化问题,设计了改进的免疫克隆算法,构造改进记忆单元克服了原始免疫克隆算法只记忆单...     

考虑充电的多AGV的作业车间调度问题

自动导引车(AGV)在生产车间的应用,给车间调度带来许多额外的需要解决的实际问题,如运输任务AGV分配、AGV电量约束、AGV数量约束等,使得其调度问题更加复杂和困难.针对多AGV运输工件的作业车间调度的特点和约束条件,建立了考虑充电约束的多AGV运输工件的作业车间调度模型,通过虚拟设备的方法设计了工件分配和AGV运输任务的两段染色体编码,设计了工件分配和AGV任务分配的集成解码方法,并设计了改进遗传算法进行求解,进一步分析了AGV数量、AGV电量和运输时间等因素对优化目标的影响,最后通过作业车间典型算例仿真验证了模型与算法的有效性.     

自动化码头双小车岸桥-AGV协同调度研究

为缩短船舶停港时间、降低运营成本,以及提高AGV重载率,自动化码头采用双小车岸桥与AGV协同的方式对集装箱进行协调装卸搬运。在考虑双小车岸桥中转平台的情况下,对后小车作业进行时间窗约束,建立以AGV空载行驶成本、AGV总行驶成本以及岸桥作业延误成本加权和最小为目标的AGV调度问题混合整数规划模型。通过CPLEX Optimization Studio进行数值试验,从4个方面对模型进行分析,验证了双小车岸桥对于AGV调度优化的优越性,并找出存在缓存区时AGV的数量配置和分派调度优化方案。     

基于排队论的仓储AGV配置和调度分析

针对某企业仓储生产中的多AGV调度问题,采用排队论建立了仓储多AGV调度的M/M/s/Ps排队模型,综合考虑调度中的任务等待时间、AGV的数量和AGV的运行成本三个因素并结合权重系数,提出多AGV的调度目标,利用排队论分析目标函数,并运用基于遗传算法的调度策略,得出AGV的数量与平均服务数的关系,从而得到最优AGV数量和多AGV调度综合目标的最佳值。研究结果表明,得到了一种仓储AGV配置和调度的有效分析方法,并实现了多AGV数量最优配置和调度的优化。     

基于GEP-DES的柔性流水车间机器与AGV集成实时调度方法

智能制造背景下，考虑机器与AGV集成实时调度对整个生产系统效率提高具有重要的意义。针对工件动态到达、加工时间存在波动的情况，提出一种将基因表达式编程算法与离散事件仿真(GEP-DES)相结合的实时调度方法以解决基于最小化最大完工时间为目标的机器与AGV集成调度模型。该方法在离线阶段设计三段式编码的GEP算法以描述机器与AGV集成运作过程，借助DES过程获取目标函数值以对GEP指标性能进行评估，最终挖掘出高质量的调度规则。挖掘出的调度规则与在线阶段车间实时工况信息交互以实现机器与AGV集成的实时调度。最后，将所提方法与传统调度规则方法进行对比，实验结果验证了所提方法的有效性与优越性。研究成果为快速响应柔性流水车间生产中的机器与AGV集成实时调度提供了方法支持。     

仿真环境下的泊位指派与箱位分配协调优化

基于企业车间配送作业效率问题,对车间位置布局分配进行研究,提出了在仿真环境下基于遗传算法的自动导引车(Automated Guided Vehicle, AGV)泊位指派与物料箱箱位分配协调优化模型。首先,通过分析物料运输作业过程中AGV泊位指派与物料箱箱位分配对配送作业效率的影响,建立以AGV行驶路径最短、物料箱的数量最少,以及单位班次生产线总产量最大为优化目标的数学模型;其次,基于Plant Simulation仿真平台搭建生产线仿真模型,结合遗传算法对车间位置分配策略进行优化调整,得到AGV泊位与物料箱箱位分配的最优方案;最后,以某制造企业的备料中心为研究对象,通过实例验证了仿真环境下基于遗传算法的AGV泊位指派与物料箱箱位分配协调优化的有效性。为提高备料中心配送作业效率提供了可参考的模型和算法,对提高备料中心作业经济效益具有积极的作用。     

自动导向小车与加工设备多目标集成调度的聚类遗传算法

针对AGV与加工设备的集成调度问题,在考虑AGV无冲突路径规划的情况下,建立了以最大完工时间、AGV运行时间及机器总负荷为优化目标的调度优化模型,提出一种基于时间窗和Dijk-stra算法的多目标自适应聚类遗传算法.根据算法在不同迭代时期的特点,提出一种包含自适应个体交叉概率的交叉重组策略;设计了自适应种群变异概率;引...     

基于改进候鸟算法的柔性作业车间分批调度问题

为了将可变批次的调度策略应用于生产,以提高大规模柔性作业车间的生产效率和设备利用率,针对柔性作业车间可变子批问题的特点,建立了以最小化完成时间和最小化批次数目为优化目标的多目标柔性作业车间调度模型和析取图模型,提出一种改进的候鸟算法求解该问题.算法设计了精英分批和可行邻域结构两种策略用于提高算法的搜索效率.通过对比实验验证了可变批次划分策略的优势和所提算法的有效性.     

基于多智能体系统的自动化码头多AGV无冲突路径规划

针对自动化码头中自动导引车(AutomatedGuidedVehicle,AGV)数量增加会导致AGV之间冲突更频繁的问题,以最小化AGV在岸桥和堆场之间的作业堵塞率为目标,考虑AGV行驶速度、作业时间和冲突距离,建立多AGV的无冲突路径规划模型。设计基于多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)的多AGV系统的体系结构,采用基于黑板模型的交互协议作为AGV的通信方式,将改进速度控制方法和基于时间成本确定AGV优先级的方法作为AGV的协商策略,改进Dijkstra算法计算每台AGV的无冲突路径。通过不同控制方式的对比实验,结果表明基于MAS的控制方式比任务优先级的控制方式的系统平均堵塞率降低0.22%,AGV平均等待时间减少7.8s,平均完成时间减少8.9s,基于MAS的控制方式更加适合30台以上AGV的无冲突路径规划问题。     

柔性作业车间多自动导引小车和机器的集成调度

针对含有AGV的柔性作业车间调度问题,提出基于时间窗和Dijkstra算法的混合遗传算法。建立了AGV/机器的双资源调度数学模型;采用3种解决策略处理多AGV路径规划冲突和碰撞;为了将机器和AGV调度集成考虑,设计了三链式编码结构及AGV编码链的交叉、变异算子,同时在遗传算法的解码操作中将Dijkstra算法与时间窗原理相结合,以精确地为任务小车规划出一条无碰撞无冲突的最短路径;算例对比验证了该算法的可行性、有效性和优越性。     

固定节点AGV系统调度方案分层优化算法研究

为优化固定节点下AGV系统任务调度等问题,提高AGV系统运转效率,提出了一种改进算法。以最小化整体作业时间为目标,通过固定节点产生路径方案,将任务调度分层为任务分配与任务排序进行分步优化,与直接优化调度的传统算法进行测试对比,改进算法的收敛速度更快,调度方案更佳,有效缩短了空载路程,实现了AGV系统调度问题的优化求解。     

考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法

随着能源成本的飙升和环境日益恶化,实现节能生产的策略越来越受到制造企业的关注.在车间实际生产调度过程中,机床设备的故障与维护会影响车间调度方案的顺利执行,进而导致出现车间加工资源冲突、能耗增大和完工时间延长等问题.为减少实际柔性作业车间加工过程中出现由于机床故障而导致加工中断的情况,提出一种考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法.分析考虑设备预维护的柔性作业车间能耗特性,建立考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化模型,设计机床预维护策略,并在此基础上提出一种启发式框架下的调度算法对节能优化模型进行求解,通过不同方案的对比分析,验证所提方法的有效性.