基于改进遗传算法的自动导航小车路径规划调度

为解决智能车间物料运输AGV小车调度问题,以AGV补料任务行走总距离最短为目标,结合路径选择及任务排序双重标准,提出双层编码方式;同时为避免染色体上的基因聚集到小的邻域内,提出一种改进的遗传算法,算法增加了多种变异过程,相较于传统遗传算法扩大了解的空间,防止局部最优解的产生。最后通过MATLAB对环境进行建模、仿真,并与基本遗传算法进行对比。实验结果表明：所提出的改进算法能高效且可靠地解决AGV在多任务目标情况下的路径规划问题。     

基于Plant Simulation的车间调度优化仿真

采用多品种小批量订单任务模式,以智能车间完成订单任务时间最短为目标,通过Plant Simulation仿真平台搭建模型,验证基于遗传算法的任务排序方法.首先,对车间整体布局进行分析,实现仿真平台映射;其次,应用遗传算法实现最优的排产方式;最后,通过对比Plant Simulation与MATLAB两个仿真平台优化结果得出结论.