AGV系统的调度优化模型_雷定猷
总运行距离 。 约束条件 ( 8) 式确保 A G V 能满足机组 的任一请求 ; 约束 ( 9) 式确保每台 A G V 不会超重 ; 约 束( 10) 式确保每个请求只由一台 A G V 来执行 ; 约束 ( 11) 式和约束 ( 12) 式对于每一个请求 , 只有两个请 求与之相连 , A G V 由一个机组直接驶向它 , 又由它直 接驶向另一个机组 ; 约束 ( 13) 式描述车辆 k 直接运行 和任务请求数的关系 。 在此数学模型中存在两个已 知的组合优化问题 , 约束 ( 9) 式和 ( 10) 式是一般指派 问题的约束 , 若变量满足约束 ( 8) 式 ～( 10) 式 , 则对 于给定的小车 k ,( 11) 式～( 13) 式定义了一个对请求 分配车辆 k 的旅行商问题 。
j ( ≠i )
输出缓冲站 ( 放废料和空托盘 ) ; ( 2) A G V 执行的任务指令为两种 : 辅料运送 、 废 料拾取 ( 包括空托盘回送 ) ; ( 3) A G V 系统中所有的 A G V 均以相同的速度 行驶 ; ( 4) A G V 满载和空载时运行速度相同 ; ( 5) A G V 执行任务时只允许装载一次货物 , 且 所装载的货物将一次性卸完 ; 一个机组发出一项请 求时只允许一台 A G V 来服务 , 且一台 A G V 能够满 足一项请求 。
i ∈ U
∑ x≤
i j
j ∈U
2 ≤ U ≤ N-1) , U -1, ( ( 4)
x i ≠j ) i j =0 或 1(
约束条件 ( 1) 式表示 A G V 不得超载 ; 约束条件 ( 2) 式意味着 A G V 在任务之后立即执行 的只有一 项任务 ; 约束条件 ( 3) 式表明紧接任务 j 之前仅有一 项任务 ; 约束条件式 ( 4) 限制一些子路径 : 若任务 j 出现 在 任 务 i 之后 , 那 么禁止 任务 i 在 任务 j 之后
u ( t )= i i
3 模型的求解
3. 1 算法描述
图 2 满意度函数示意图
这里 应用 一 种混 合 遗 传 算 法 来求 解 此 数 学 模型 。 染色体表达方式 : 机组 / 服务时间 /A G V 。
表 1 染色体表达机制
机组 i 1 机组 i 2 服务时间 t i 2 A G Vv i 2 …… …… …… 机组 i n 服务时间 t i n A G Vv i n
u ( t )> 0 i=1, 2 , …, N i i a i = 1, 2, …, N i <c
m
( 8) ( 9) ( 10 )
= 1, 2, … , N i k =1 i ∑y
k =1 n
∑x
i =1 n
பைடு நூலகம்
i j k
=y =1, 2, …, N ; k=1, 2, …, m( 11) j k j =y i =1, 2, …, N ; k=1, 2, …, m( 12) j k x 1 k=1, 2 , …, m ( 13 ) i j k≤ U k=1, 2, …, m ;
第 8 卷 第 1 期 2008 年 1 月 1671-1819( 2008) 1-0066-05
科 学 技 术 与 工 程
S c i e n c eT e c h n o l o g ya n dE n g i n e e r i n g
o l . 8 N o . 1 J a n .2008 V 2008 S c i .T e c h . E n g n g .
图 1 动态请求示意图
u ( t ) — 任务请求 i 的满意度 。 i i 2. 2 单机多请求的数学模型 当车间只有一台 A G V 的情形时 , 我们以总行驶 距离最小化为目标建立数学模型 。 m i n d i +∑ x i j i j ∑d s . t . a , i=1, 2 , …, N ; i <c
2007 年 9 月 12日收到 第一作者简 介 : 雷定猷 ( 1958— ) , 男 , 汉 , 湖南 浏阳人 , 中南大 学 教授 , 博士生导师 。
＊
1 问题分析
生产中 , 各机组运作各有不同 , 请求随机产生
[ 1]
( 如
图 1 所示 ) 。 在处理多个 请求时 , 首先应优先 紧急 请求 , 其 次 对 于 一 般 请 求 遵 从 先 进 先 出 的 原 则 ( F I F O ) , 即先发出请求的先得到服务 。 根据一般情形 , 对此问题作如下约定 : ( 1) 各生产机组均设有输入缓冲站 ( 放辅料 ) 、
2. 3. 3 模型描述 m i n ∑
n j =1 k =1 n
∑x
m
q j k
( 5) ( 6) ( 7)
服务时间 t i 1 A G Vv i 1
m a x1 ∑ u ( t ) i i ni =1
m n n
m i n ∑∑ s . t .
k= 1 i =1 j =1
∑ dx
i ji j k
3. 1. 1 初始化 由于存在允许服务时间约束 , 不能直接随机产 生初始种群 , 这里的初始化过程分为三个步骤 : ⅰ. 随机产生机组排列 ; ⅱ. 用从左向右扫描过程将机组对应于 A G V 进 行聚类 ; ⅲ. 确定每个机组的最优服务时间 ; 3. 1. 2 聚类过程 聚类过程是一个连续地向 A G V 增加任务请求 的过程 。 当向当前 A G V 增加新的请求时 , 必须检查 当前 A G V 执行任务的能力可行性和服务时间可行 性 。 当两者均可行时 , 新的任务请求即可分给当前 A G V , 否则 , 将这个请求分给新的 A G V 。 3. 1. 3 推移过程 由聚类过程得到一组染色体 , 每个染色体代表一 个可行的调度 。 推移过程是使机组的服务时间尽可 能靠近它的最满意服务时间 , 以最大化总满意度 。
∑x
j = 1
i j k
i , j ∈ U× U
∑
x =1 , 2, … , N ; j =1 , 2, … , N ; i j k =0 或 1, i y ; k= 1, 2, … , m ; i k =0 或 1, i=1, 2, …, N t i = 1, 2, … , N ; i≥ 0; 其中目标 ( 5) 式表示最小化 A G V S 车辆数量 ; 目 标( 6) 式是最大化平均满意度 ; 目标 ( 7) 式是最小化
( 1) ( 2) ( 3)
; ∑ x =1, i= 1, 2, … , N
i j
i ( ≠j )
= 1, 2 , …, N ; ∑ x =1, j
i j
2 数学模型
2. 1 符号定义 i —任务 i ( 请求 i 需要 A G V执 行 的任 务 ) , i=1, 2, …, N ; N—所涉及的任务总数目 ; m— A G V 的总数目 ; c —A G V 的承载能力 ; a 的实际载重量 ; i— 任务 i d 的源位置至目标位置间的距离 ; i— 任务 i d 的目标位置至任务 j 的源位置间的 i j— 任务 i 距离 ; x 后立即执 行任务 j 时值 为 1, 否则 i j—任务 i 为 0; x G V 小车 k 执行完任务 i 后立即执行 i j k —若 A 任务 j 时值为 1, 否则为 0; y 由 A G V 小车 k 执行时值为 1, 否 i k — 若任务 i 则为 0; U—不包括 任务全集 和单一任 务子集 的任务 子集 ; q —A G V 的待命区 ( 一般为充电区 ) ;
计算机技术
A G V 系统的调度优化模型
雷定猷 张 兰
＊
( 中南大学 交通运输工程学院 , 湖南 长沙 410075)
摘 要 传统 A G V调度问题考虑单 机或单请求的情形 , 分析了柔 性制造系统 ( F M S ) 中A G V的作业 特征 , 从一 般的多机多请 求情形出发 , 以最小化车辆总数 、最大化平均满意度 、最小化总 运行距离为 目标 , 以优先紧 急请求 、一般 请求先 进先出 ( F I F O ) 为基本 原则 , 提 出了多 台 A G V处理 多项 请求的 数学 模型 , 并 给出一 种解 决它的 混合 遗传算 法 , 确定 了请 求与 A G V的 一一 对应 。 关键词 A G V 调度 数学模型 遗传算法 中图法分类号 T P 273; 文献标志码 A
[ 2]
。
2. 3 多机多请求的数学模型 2. 3. 1 问题目标 ① 在满 足需要的 前提下应 尽量减少 A G V的 数量 ; ② 请求 应 及 时 得 到 满 足 , 使 机 组 满 意 度 最 大化 ; ③ 应使得整个 A G V 系统总行驶距离最小化 。 2. 3. 2 满意度设定 机组发出的请求为辅料运送和废料拾取 ( 包括 空托盘回送 ) , 由于机组生产任务与速度不尽相同 , 因而机组随机发出任务请求 , 若请求不能及时得到 满足 , 直到某种程度 时则转化为紧急 请求 ; 若 紧急 请求在一定时间内仍然 得不到满足 , 则机组停产 ,
A G V ( A u t o m a t i cG u i d e dV e h i c l e ) 是以电池为动 力 , 装有非接触导向装置 、独立寻找系 统的无人驾 驶自动运输车 , 是现代物流系统的关键设备 。 A G V 可以按照监控系统下达的指令 , 根据预先设计的程 序 , 依照车载传感器确定的 位置信息 , 沿着规定的 行驶路线和 停靠 位置 自 动驾 驶 。 它 是一 种集 声 、 光、 电、 计算机为一体的简易移动机器人 , 主要应用 于 F M S ( F l e x i b l e M a n u f a c t u r i n gS y s t e m ) 、 自动化立体 仓库以及其他行业 , 作为搬运设备使用 。 在物流设 备中 , A G V 较为贵重 , 如果 A G V 使 用效率太低 , 不 仅会增加成本 , 造成资源浪 费 , 而且会 降低生产效 率 , 影响企 业的服务 效率 。 A G V系统调度 合理与 否 , 将直 接 影响 到 整 个生 产 系 统的 成 本 与效 率 。 A G V 系统的调度要考虑 A G V 的数量 、路线 、任务紧 急程度等诸多方面因素 。 在柔性制造系统 ( F M S ) 中生产机 组实现从 辅 料到成品 的加工 , A G V完 成从立 库运送 辅料到 机 组、 从机组拾取废料 到废料回收站 , 以及从机 组运 送空托盘到空托盘回收站 。 A G V 小车的 运行路径 作为电子地图存放在 A G V 系统的 P L C 存储器中 , 只要给出源位置和目标位置 , 则会自动生成两点间 最短路径 。 机组发出的每一项请求为需求一台 A G V来执 行一项任务 。 每一台 A G V 执行的任务都是从一个 点( 源位置 ) 装载货物 ( 如: 辅料 、废料 、空托盘 ) ,然 后在另一个点 ( 目标位置 ) 卸下 ( 如: 辅料送达点 、废 料回收点 、空托盘存放点 ) 。 为了降低空载率 以提 高利用率 , 一般实现运送辅料 — 拾取废料 — 运送辅 料的循环 , 必要时连续执行同一种类任务 。 在实际
基于改进遗传算法的物料配送多AGV调度优化
送 到各需 求点 。混 流作业 车 间物料 配送 Ａ Ｇ Ｖ调 度
优 化 问题 比较 复 杂 ， 在 建 模 过 程 中必 须 考 虑 Ａ Ｇ Ｖ 任 务分 配原 则 、 物 料需 求 情 况 、 Ａ Ｇ Ｖ路径冲突、 车
关键 词 ： 自动 导 引车 ； 调度 ； 数 学优化模 型 ： 改进 遗传 算 法
中图分 类号 ： Ｔ Ｈ ２ ４ ； Ｔ Ｐ ２ ７ ８
文献 标识 码 ： Ａ
文 章编 号 ： ２ ０ ９ ５— ５ ０ ９ Ｘ（ ２ ０ １ ５ ） ｏ ３— ０ ０ ｌ ６— ０ ６
随着 自动化 技术 和计算 机技 术不 断发 展 ， 自动 导引 车 （ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｅ ｄ Ｇ ｕ ｉ ｄ ｅ ｄ Ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ， Ａ Ｇ Ｖ） 作 为一种 灵 活高 效 的输 送设 备在 制造 系统 、 码头 以及仓 储系 统 等领 域得 到 广泛 的推 广 和应 用 。据 相 关 资料 统
送路 径优 化 。在 算法设计 过程 中， 采 用直接 反 映 Ａ Ｇ Ｖ 配送 路 径 和任 务 分 配 的整 数 编 码 方 式 ， 为
避免 常规 交叉 变异 过程 中产 生不可行 解 的情 况 ， 改进 了交叉 变异 算 子 ， 采 用最好 一最坏 交叉模 式
和基 因段 随机 交换 的 变异 模 式 ， 获得 了优化 的调 度 方案 。 最后 ， 以某重 型机 械公 司装 配车 间 内物 料 输送 Ａ Ｇ Ｖ调 度优 化为 实例 ， 并与遗 传 算 法和 分 支 定界 法进 行 对 比 ， 验证 了所 提 方 法 的 可行 性 和有 效性 。
AGV系统的调度优化模型
第 ８卷
第 １ 期
２０ ０ ８年 １ 月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ． Ｎ ． １８ ｏ１
Ｊｎ ０ ８ ａ ．２ ０
１７ －８ ９ ２ ０ ） —０ ６０ ６ １ １１ （０ ８ １０６ －５
Ｓ ｉ ｎ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｇｎ ｅ ｎ ｃｅ ｃ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｉ
输 出缓 冲站 （ 废料 和空 托盘 ） 放 ；
（） Ｇ ２ Ａ Ｖ执 行的任务 指令 为两种 ： 辅料 运 送 、 废
当车 间只有一 台 Ａ Ｖ的情形 时 ， Ｇ 我们 以总 行驶 距离最 小化 为 目标 建立数 学模 型。
料 拾取 （ 括空 托盘 回送 ） 包 ；
Ａ Ｖ系统 的调度要 考虑 Ａ Ｖ的数 量 、 Ｇ Ｇ 路线 、 务 紧 任
后在另 一个点 （ 目标 位置 ） 下 （ ： 卸 如 辅料 送达 点 、 废 料 回收 点 、 托 盘存 放点 ） 空 。为 了降 低 空 载率 以提 高利用 率 ， 般 实现 运 送辅 料一 拾 取废 料一 运送 辅 一 料 的循 环 ， 必要 时 连续 执 行 同一 种 类任 务 。在 实 际
ｔ 若 请求 ｉ － ０ 没得 到满 足则转 化为 紧 一 ， ＮＮ ￣ ｔ ｔ 急请求 ；
ｔ 若 请求 ｉ 一 到时 刻 ｔ 没得 到满 足则此 机组停 。
产：
图 １ 动态请求示 意图
１， ２
（ ） 任务请 型 ．
急程度 等诸多 方面 因素 。
２０ ０ ７年 ９月 ｌ ２日收 到
生产 中 ， 各机组 运作各 有 不 同 ， 求 随机 产生 （ 请 如 图１ 所示 ） 。在 处 理 多 个 请求 时 ， 先应 优 先 紧 急 首
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计随着智能制造的深入发展，AGV（自动引导车）机器人系统越来越受到制造业企业的重视。
AGV是指采用无线网络、红外线、激光等技术实现运输控制的自动化移动物流装置。
在智能化制造车间中，AGV常常被应用于物流和仓储系统的调度。
其通过感知和判断运输任务和车辆状态，合理规划AGV的路径和优化调度AGV等操作，从而实现车辆的高效调度和精准运输。
本文就是基于智能化制造车间的特点，针对AGV系统的调度算法提出相应设计方案。
一、车辆调度算法车辆调度算法对于AGV系统运行效率的提高非常重要。
首先，需要在系统中建立运输任务列表，包括任务的物品名称、重量、目的地位置、车辆数量和起始时间等信息。
系统首先根据指定的算法选择待执行的运输任务。
较为常见的算法有“先来先服务”（FCFS）、“最短作业优先”（SJF）、“时间片轮转”（RR）等。
“先来先服务”是最简单的调度算法，当新任务到达时，系统按照先后顺序依次处理任务。
优点是简单易实现，缺点是容易造成等待时间较长和资源利用不充分的问题。
这里说的资源利用不充分的问题主要表现在当当前运输任务的终点坐落在其他待执行任务指派的区域中，则在车辆空闲时也不利用这种财产，从而浪费了资源。
SJF算法是一种非抢占式调度算法，它选择下一个要完成的任务是与当前任务中所需执行时间最短的任务。
优点是处理任务时间短，缺点是可能发生“饥饿”问题，即某些任务永远得不到得到执行。
RR算法则是一种抢占式算法，它对每个任务分配一个时间片，按照时间片轮询执行多个任务。
优点是能够合理利用资源，降低等待时间，缺点是动态调度会增加系统成本和实现难度。
结合智能化制造车间实际，设计出专用的调度算法，既要满足任务的快速完成，又要充分利用车辆资源。
在具体实现时，可以采用以下两种算法。
1、任务簇式调度算法这种调度算法是将运输任务根据相似物品或运输目的相同的任务分成任务簇，将任务集中派给特定的AGV处理。
智能制造中的AGV系统设计与调度算法研究
智能制造中的AGV系统设计与调度算法研究在智能制造领域中，自动导引车（Automated Guided Vehicle, AGV）系统被广泛应用于物流、仓储和生产线等环节，以提高生产效率、降低人力成本和提高生产质量。
本文针对AGV系统的设计和调度算法展开研究，旨在优化系统的运行效率和资源利用率，以满足智能制造的需求。
一、AGV系统设计在AGV系统的设计中，包括了AGV的基本设计和系统架构的设计两个方面。
1. AGV的基本设计AGV是智能制造中不可或缺的重要组成部分，其基本设计需考虑以下几个关键因素。
首先，需要确定AGV的载荷能力和运行速度。
根据物流和仓储的需求，确定AGV的最大载荷能力，以确保能够承载所需的货物。
同时，根据生产线的需求和工作环境，确定AGV的合适运行速度，以达到高效的运输。
其次，AGV的导航和感知技术至关重要。
AGV需要具备自主感知和导航的能力，以便在复杂的生产环境中进行智能避障和准确导航。
选择合适的传感器和导航系统，并进行合理布局和设计，是关键的技术问题。
最后，对AGV的通信和控制系统进行设计。
AGV系统需要实现与中央控制系统的通信，以便接收任务指令和交互信息。
设计合理的通信和控制系统，可以有效调度和协调AGV的运行，在提高生产效率的同时保证系统安全和稳定性。
2. 系统架构设计除了AGV的基本设计外，系统架构设计是整个AGV系统的关键性任务。
在系统架构设计中，需要考虑以下几个方面。
首先，需要确定AGV的分布和布局。
根据生产线的布局和物流需求，合理安排AGV的数量和位置，以达到整体的运行效果最优化。
其次，系统架构需包括任务分发和调度模块。
任务分发模块负责将任务分发给各个AGV，并进行合理的调度。
调度算法的设计是系统架构设计中的关键任务，可以通过动态规划、遗传算法等方法来实现任务调度。
最后，还需考虑AGV之间的协作和通信。
AGV之间的合作和通信可以实现任务分配的精细化和协调运行，提高系统运行效率。
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计随着智能制造技术的发展，越来越多的制造企业开始引入自动化导向车（Automatic Guided Vehicle，AGV）系统来提高车间的物流运输效率。
AGV系统调度算法是确保AGV能够高效地完成物料运输任务的关键。
AGV系统调度算法的设计需要考虑以下几个方面：1. 路径规划：AGV需要能够选择最优路径来完成物料运输任务。
传统的路径规划算法可以使用Dijkstra算法或A*算法等。
但是，面向智能制造车间的AGV系统调度算法还需要考虑车间内部的具体情况，例如车间的布局、设备的位置、搬运方式等。
因此，可以考虑引入具有智能学习能力的算法，如强化学习算法（如Q-learning或DQN）来优化路径规划。
通过训练让AGV具有智能选择路径的能力，提高运输效率。
2.系统优化：除了路径规划，AGV系统调度算法还应该考虑系统的整体优化。
例如，可以根据AGV之间的协同运作，将任务分配给空闲的AGV，避免资源的浪费。
同时，还可以考虑AGV之间的通信机制，使得它们能够共享信息，提高协同效率。
3.实时调度：AGV系统需要能够及时响应车间的变化情况，例如新增物料、设备故障、人员干预等。
因此，AGV系统调度算法需要具备实时调度的能力，能够根据实际情况做出及时的调度决策。
可以使用启发式算法来快速找到最优调度方案，同时还需要考虑调度的稳定性和可靠性。
4.异常处理：在实际运行过程中，AGV系统可能会遇到各种异常情况，如道路堵塞、设备故障、物料丢失等。
因此，AGV系统调度算法需要具备异常处理的能力，能够识别异常情况并采取相应的应对措施，例如重新规划路径、调整任务分配等。
总结起来，面向智能制造车间的AGV系统调度算法的设计需要考虑路径规划、系统优化、实时调度和异常处理等方面的需求。
通过合理设计算法，可以提高车间物流运输的效率和灵活性，实现智能制造的目标。
基于博弈论的AGV系统优化调度模型
调度提供 了基础 。目 ＡＶ 前 Ｇ 调度方法主要有整数规划、ｐ ｔ ｉ ｅｒ 网方法、遗传算法 、神经网络法等 ，其中 整数规划在模型理论上存在一定局限性，不适合动态调度方案的求解。遗传算法和神经 网络在大规模调
度时有较大的优势。本文运用合作博弈的理论，将 ＡＶ模拟成理性人 ，将调度过程模拟成 Ａ Ｖ选择任务 Ｇ Ｇ
ｈ ｔ ｌ ｈ ｄ ｌ ｔ ｔ ｇ ， ｔ ｅｉ ｉ ａ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ｓ ａｅ ｙ ａ ｄ ｔ ｅ ， ａ ｅ ｎ ｇ ｍ ｅｔ ｅ ｒ ， ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｐ ｌ ｄ ｔ ｐ ｉ ｚｎ ｅ ｉ ｉ ａ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇｓｒ ｔｇ ， ｎ ｉ ｓ ｎ ｒ ｎ ｎ ｂ ｓ ｄｏ ａ ｏ ｙ ｔ ｅａｇ ｒｔ ｉ ｐ ｉ ｏ ｔ ｈ ｈ ｈ ａ ｅ ｏ ｍｉ ｉｇ ｔ ｔ ｌ ｈ ｄ ｌ ｔ ｅ ｈ ｎｉ ｓ ｎ ａ ｙ ｒ ｉｉ ｇ ｔ ｅｅ ｃｅ ｃ ｆ ｅｓ ｓｅ Ｆ ｎ ｌ ， ｈ ａ ｉ ｉ ｔ ｎ ｆｅ ｔ ｅ ｅ ｓｏ ｔ ｅａｇ ｒ ｍ ｅ ｉ ｅ ｙ ａｓ ａ ｓ ｆ ｉｎ ｙ ｏ ｔ ｙ ｔ ｍ． ｉ ａ ｌ ｔ ｅｆ ｓ ｂ ｌ ｙ ａ ｄ ｅ ｃｉ ｎ ｓ ｆ ｌ ｏ ｉ ｎ ｈ ｉ ｈ ｙ ｅ ｉ ｖ ｈ ｈ ｔ ｉ ｖ ｒｆ ｄ ｂ ｉ ｌｔ ｎ ｅ ａ ｐ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ａ ｉ ｘ ｏ ｍ ｌ． Ｋｅ ｒ ｓ ＡＧＶ； ｃ ｅ ｕ ｉｇ ｈ ｕ ｉｔ ｓａｇ ｒ ｈ Ｇａ ｅＴ ｅ ｒ ｙｗｏ ｄ ： ｓ ｈ ｄ ｌ ； ｅ ｒｓｉ ｌ ｏ ｉ ｍ； ｍ ｈ ｏ ｙ ｎ ｃ ｔ
１ 引言
随着柔性 制造 的发展 ， 间运 输任务 的随机性 不 断增加 ， 而造 成 了 ＡＶ调度 复杂 。 ＡＶ Ａｔｍ ｔｃ 车 从 Ｇ 多 Ｇ （ｕｏ ａ ｉ ｇ ｉｅ ｖｈｃ ｅ ｕ ｄ ｅ ｉｌ ）的调 度 问题 可 以抽象 成一个 多任 务 、多小车 的实 时动态 调度 问题 。 目前 Ａ Ｖ的控 制和 Ｇ 路 径规 划技术 已经较 为成 熟 ，通 过各种 定位 方法和 遥控 技术 能实现 对 Ａ Ｖ硬件 的有 效控制 ，为实现 ＡＶ Ｇ Ｇ
铁路客技站车底作业排序模型与算法_雷定猷
的入库作业和出库作业分别记为 T 1j 和 T 2j , 其作业时 间分别为 p1 j 和 p 2j , 且 p1j ≥0 , p2j ≥0 ;车底 J j 的必要
整备作业时间记为 t j , 最早可能入库时刻和最晚可能
出库时刻分别记为 t Rf irst j 、tClast j 。 可供车站用于办理客运列车出入库作业的调机共
调度集中系统(Cent ralized T raffi c Cont rol , 简称 C T C)是采用智能化分散自律设计原则 , 以列车运行调
收稿日期 :2007-07-02 ;修回日期 :2007-09-12 基金项目 :湖南省自然科学基金资助项目(04J J6036) 作者简介 :雷定猷(1958 —), 男, 湖南浏阳人 , 教授 , 博士生导师 。 E-mail :di ng @mai l .csu .edu .cn
2 模型建立
模型的建立基于以下 3 个前提 : (1)调机分工明确 。对于某些既可用于办理车底 出库作业 , 又能办理车底入库作业的调机视作“两台” 调机 , 这“两台”调机在同一时刻视为一台调机 。 (2)一个车底在同一时间内只能占用一台调机 ,
一旦占用则直至完成该次作业时止 , 中途不能由其它
m 台 , 则调机集合 Z 0 ={E1 , E2 , … , Em}, 专门负责办
理入库作业调机集合为 Z 1 和出库作业的调机集合 Z2
元素的数量分别为 m1 、m2 , 其中 , Z 0 =Z 1 ∪Z 2 , m ≤m1 +m2 。 调机 E k(k =1 , 2 , …, m)被车底占用次数 χk ∈
为研究方便 , 做以下两个定义 : 定义 1 虚拟调机 。与“实际调机” 的性能相同 。 自身具有动力源的车底(如动车组)的调移作业必须由 “虚拟调机”来完成 , 其引入数量按实际需求确定取值 。 定义 2 时间窗(T ime-Window)。 指在车站作业 高峰期内 , 为提高咽喉通过能力和保证行车作业而禁 止办理调车作业的时段 ;或车站硬件设施设备维修或 进路封锁时段 , 由车站值班员按实际情况由日(班)计 划给出 。 在保证车站各项行车技术安全的前提下 , 客技站 车底作业安排主要实现以下 4 个功能 : (1)制定合理的车底出入库时刻安排表 ; (2)制定办理车底出入库作业的调机运用计划 ; (3)制定车底停留线运用方案 ; (4)均衡合理运用调机 、股道线路等设备 , 使车站 各项资源利用率趋于平衡 。
现代生产系统中的AGV智能调度研究
现代生产系统中的AGV智能调度研究近年来，随着工业4.0和智能制造的兴起，自动化生产技术逐渐成为企业提高效率、降低成本的重要手段。
在生产自动化的应用中，AGV(自动引导车)被广泛应用于物流运输和生产流程中，其自动化、智能化特点使其在生产系统中更加高效、可靠。
AGV系统智能调度是实现高效生产系统的关键所在，它能够最大限度地提高AGV系统的利用率、保证生产系统的安全稳定、最优化调度AGV，提高生产效率、降低成本、提升产品品质。
因此，研究AGV智能调度算法具有重要的理论和应用价值。
一、AGV智能调度技术的研究现状智能调度算法是AGV智能调度的核心，目前研究的算法主要包括基于启发式的算法、基于遗传算法、基于模拟退火算法、基于粒子群优化算法等。
这些算法都有其独特的优点，但也存在一些缺陷。
例如，启发式算法的结果比较依赖启发式规则的选择，可能会导致算法陷入局部最优解；遗传算法的适应度函数设计较为关键，不当的适应度函数设计会影响算法的最终结果；模拟退火算法的时间和效率都存在一定的问题，无法满足实时性要求。
因此，目前的研究方向主要是综合多种算法，实现智能调度算法的整合与优化，以得到更加优秀的性能表现。
二、AGV智能调度算法的研究内容（1）任务分配算法AGV智能调度系统在任务分配方面涉及非常广泛，如何实现合理的任务分配，是提高整个系统效率的关键所在。
任务分配算法的基本思路是将生产线上一系列的任务按照优先级、工作时间、故障情况、AGV数量等参数进行优化，确定每个任务应当由哪个AGV执行，以最优的方式完成生产线上的任务。
（2）路径规划算法路径规划是AGV调度系统中的一项核心任务，其目的是在遵守安全、时间和质量等条件的前提下，指定AGV的最优路径。
路径规划算法需要考虑AGV的实时状态、任务的要求、车辆的限制以及环境的不确定性等问题，以确定最优路径。
（3）交通管制算法交通管制是解决AGV调度系统中AGV通过交叉路口的关键问题。
AGV论文：AGV 路径优化 调度 遗传算法 模糊控制
AGV论文：集装箱自动化码头AGV路径优化和调度研究【中文摘要】随着经济全球化进程的加快和世界贸易的发展,港口在进出口贸易中发挥的作用越来越明显。
集装箱运输成为重要的运输方式,起着进出口货物装卸、存储和海陆中转的专用集装箱码头也因此得到快速发展。
随着集装箱码头吞吐量的日益增长,码头经营管理者为了提高装卸效率,纷纷开始提高集装箱码头的自动化水平,采用高度自动化集成的装卸和搬运作业设备,其中自动导引小车就是一种先进的自动化搬运设备。
集装箱自动化码头中水平搬运系统已经成为影响码头作业效率的一个瓶颈,如何合理安排自动导引车(AGV)的行驶路线和进行积极有效的调度已经成为码头经营管理者必须要解决的问题。
本文从当前集装箱自动化码头发展概况、作业流程、装卸搬运设备调度的入手,在认真阅读国内外相关文献的基础上对集装箱自动化码头AGV的物流路径进行优化,并对小车进行有效合理的调度。
首先分析了集装箱自动化码头的物流系统,主要包括集装箱自动化码头的发展概况、布局和主要作业设备、装卸工艺,并对集装箱码头的AGV系统进行分析；接下来阐述了两种不同的AGV调度作业方式,比较了两者之间的差异,重点提出了一种考虑成本的装船时AGV路线调度方法,并进行了算例分析,实例求解表明此种调...【英文摘要】As the development of economic globalization and world commerce, the ports play a very important role in the import and export trade. Container transportation have beenbecoming an important mode of transportation, as an import and export cargo handling, storage and sea-land transfer,special container terminals also get a rapid development. With the increasing of container terminal throughput, in order to improve the handling efficiency, terminal managers begin to improve the level of automation, using high...【关键词】AGV 路径优化调度遗传算法模糊控制【英文关键词】AGV Routing Optimization Scheduling Genetic algorithm Fuzzy control【目录】集装箱自动化码头AGV路径优化和调度研究摘要4-5Abstract5-6第1章绪论9-18 1.1 研究背景9-11 1.2 研究的目的和意义11-14 1.3 国内外研究现状14-16 1.4 主要研究内容16-18第2章集装箱自动化码头物流系统分析18-29 2.1 集装箱自动化码头概述18-20 2.1.1 集装箱自动化码头发展情况18-19 2.1.2 集装箱自动化码头概念和优点19-20 2.1.3 集装箱自动化码头和常规码头的主要区别20 2.2 集装箱自动化码头作业系统分析20-26 2.2.1 集装箱自动化码头布局20-24 2.2.2 主要机械作业设备24-25 2.2.3 主要装卸工艺和作业流程25-26 2.3 集装箱自动化码头AGV系统分析26-28 2.3.1 AGV水平运输系统27-28 2.3.2 AGVS系统规划28 2.4 本章小结28-29第3章 AGV调度模式和路径优化分析29-44 3.1 传统作业线调度模式29-31 3.2 动态作业面调度模式31-33 3.3 一种考虑成本的装船环节AGV 路线调度33-40 3.3.1 模型的建立33-36 3.3.2 算例分析36-40 3.4 作业任务恒定时动态调度AGV的数量配置方法40-43 3.5 本章小结43-44第4章基于最短无效作业时间的AGV调度模型44-58 4.1 问题的描述44-45 4.2 AGV调度模型建立45-47 4.3 AGV调度模型的求解47-52 4.3.1 求解算法的分析确定47-48 4.3.2 基于GA算法的求解分析48-52 4.4 AGV调度模型中GA算法的求解设计52-55 4.5 实例验证55-57 4.6 本章小结57-58第5章堆场交叉口AGV的模糊交通控制研究58-68 5.1 堆场交叉口集装箱流情况分析58-61 5.2 交叉口AGV模糊控制策略设计61-67 5.2.1 交叉口AGV模糊控制规则确定61-63 5.2.2 交叉口AGV模糊控制器的设计63-67 5.3 本章小结67-68第6章总结和展望68-70 6.1 总结68 6.2 展望68-70致谢70-71参考文献71-74攻读硕士学位期间发表的论文74。
面向智能制造车间的agv系统调度算法设计
一、引言物流系统的效率及其作业质量关系到智能制造车间的生产成本和经济效益。
利用智能化导航装置和自动化的装卸机构，自动导引车（Automated Guided V ehicle，AGV）可以实现物品搬运和装卸过程的自动化。
目前，AGV在自动化仓储、物流搬运系统以及智能制造系统等领域得到广泛应用。
为满足智能化生产车间的作业需求，近年来由多辆AGV构成的集群式AGV系统（以下简称AGVs）成为AGV 研究和工程应用的热点领域，主要内容包括：◎多调度任务的协调机制研究。
研究提高AGVs响应和工作效率的有效方法，保证物料的高效流动和准时化（Just In Time，JIT）供应。
◎AGVs无冲突运行机理研究。
根据生产需求，制定调度策略和路径规划，实现AGVs的无冲突高效运行，避免碰撞和死锁等现象。
◎AGVs再调度问题研究。
当系统发生突发情况、设备发生故障、接收紧急订单或插单生产时，需要结束原先的计划和任务，快速、重新完成AGVs调度策略的制定及其路径规划。
上述问题相互作用、相互影响，极大地增加了问题求解的难度。
目前，在静态路径规划和预先的任务分配领域，通常以时间最少、路径最短或能耗最低等为目标，采用整数规划、动态规划以及启发式算法等方法，得到AGV调度问题的最优解。
但是，随着研究规模的扩大和约束条件的增加，已有算法的适应性降低。
Rashidi等针对集装箱码头AGV调度问题，建立最小费用流模型，采用扩展标准网络单纯形法求解模型。
NiShi等针对制造系统中AGVs调度和无碰撞问题，以总体任务权重最小化为目标，建立AGVs调度模型，提出一种两级分解算法。
Reddy等利用进化算法解决柔性制造环境下多目标调度问题，同时考虑机器和车辆调度，以最小化完工时间、平均流时间以及平均延期时间为优化目标。
Mohammed等提出同时考虑无冲突路径和作业车间调度问题的两阶段蚁群算法，以最小完成时间为目标，通过仿真验证ACA算法的有效性。