AGV系统作业调度策略研究

发布时间：2017-12-20 16:41

  本文关键词：AGV系统作业调度策略研究　出处：《山东大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：随着电商等新兴业态的崛起,消费需求的不确定性逐渐增高,为了提高市场响应能力及盈利水平,制造行业的生产制造模式逐渐由大规模、批量式生产向单元化、个性化、柔性化的生产作业方式转变。柔性制造对于柔性物流的依赖逐渐加强,AGV作为一种集自动化、信息化、智能化于一体的柔性物流运输工具,其服务领域得以延伸到企业物流的各个角落,围绕任务分配及路径规划的AGV系统作业调度成为首要解决的问题。在国内外专家学者的研究基础上,本文对多AGV系统的任务分配及路径优化问题进行研究。以任务均衡(即AGV工作量均衡)及无冲突路径规划为目标,以粒子群算法为框架,建立调度模型,给出调度算法步骤,结合实例仿真对模型进行验证分析。本文首先对AGV系统作业场景进行分析,选取最为普遍的AGV系统应用场景确立环境模型,并且据此制定任务分配策略及路径优化策略。其中任务分配以“先进先出”为原则,在保证任务执行效率的前提下,引入任务优先级对任务执行序列进行排序,并将其分配给状态正常(无故障、不缺电)的AGV；此外通过对AGV任务序列的执行状况进行满意度评价优化任务分配策略,避免AGV任务积压而延误系统整体效率,而且可以据此评判是否需要增加系统内AGV数量缓解任务积压。路径规划以无冲突为原则以最短时间为目标,首先针对AGV在运行过程中可能出现的各种冲突进行归纳分类,然后基于几何路径调节和速度调节实现冲突规避；通过对AGV运行状况进行在线检测并结合任务优先级对AGV路径进行动态微调,采用前置规划和在线调整的策略增强针对AGV系统应对时间及物理路径冲突的应激性处理能力。最后,以最短时间完成整批任务为目标函数,通过添加约束条件保证任务均衡分配及任务优先级排序构建AGV系统作业调度数学模型。在算法选择问题上,由于粒子群算法容易通过编程实现,且具备收敛快、精度高等优点,本文在仔细对比后选取粒子群优化算法为框架,通过对算子进行修正,给出调度算法步骤,最后通过实例进行验证分析。仿真结果表明,在满足AGV系统路径无冲突的前提下,AGV系统能够实现在最短时间内完成全部任务的预期目标,且实现了多AGV系统的任务均衡分配,证明了本文观点的有效性。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP23

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本文编号：1312805