基于改进两阶段控制策略的AGV路径优化调度研究

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随着自动导向小车(Automated Guided Vehicle,AGV)的广泛应用,如何实现AGV系统的优化调度成为自动化物料储运系统能否高效运行的关键问题。本文的研究目标就是实现AGV系统在任务触发下以最高的系统效率、最短时间无碰运行。本文在研究了国内外相关文献资料的基础上,对传统两阶段控制理论进行改进,提出了基于改进的两阶段控制理论的AGVs控制调度策略。该控制策略包括离线生成路径表和在线交通控制两部分。先用遗传算法离线生成k条最优路径,存储在路径库中,当调度命令下达时,采用在线交通控制规则对其进行在线路径规划,若k条路径均不能满足条件,则用带约束的多目标遗传算法在线计算最优路径。本文以电子地图为基础上,采用多目标带约束遗传算法进行离线k条最短路径寻找和在线有约束最优路径计算。在线交通控制阶段,采用交通规则进行在线交通规划,并采取速度调节的冲突解决模式解决各种冲突,实现了路径规划调度优化。本文在理论研究的基础上,通过在eM-Plant系统中仿真以及实例实际验证证明,本文提出的路径规划和调度优化策略,大大增加了多AGV调度系统的柔性、效率和鲁棒性,提高了系统的效率,为AGVs在实际生产系统中应用提供了理论基础和技术依据。最后,对本文所做的研究工作进行了简要的总结,并对进一步的研究提出了展望。
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