车间多载自动导引车绿色物流调度

发布时间：2021-08-03 00:48

　　随着现代制造业的飞速发展,企业在生产效率和生产能耗方面有越来越高的要求,智能生产车间的自动化程度逐渐提高。主要研究作业车间自动导引车（automated guided vehicle,AGV）的智能绿色物流调度问题。首先,建立以降低AGV能耗和最优AGV路径为目标的AGV物流调度优化模型;然后,提出一种以任务排序为约束的改进遗传粒子群算法;最后,以某针织车间的实际物流调度为例对文中方法进行验证。计算结果表明,文中提出的AGV物流调度模型能够较好地模拟AGV绿色调度耗能问题,提出的改进遗传粒子群算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力。 

【文章来源】：重庆大学学报. 2020,43(01)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【图文】：

改进GA-PSO算法流程图

将选取的智能针织车间的目标时间段的起始时刻定为模型的零时刻,12个目标装载任务的发生时刻Ti,及所对应的任务点如表3所示。表3 运载任务数据表Table 3 Launch mission data sheet 编号 织袜机号 任务点 Ti 123456789101112 9364942388152832334313 51825211948141617227 91621120137180343369514677720789

文中所采用的改进GA-PSO方法与常规GA-PSO方法的算法收敛对比结果如图3、图4、图5所示(适应度采用综合适应度函数)。图中黑色实线条为文中改进算法的迭代过程,黑色虚线条为常规遗传粒子群算法的迭代过程。图3、图4为处理12个目标任务的算法迭代过程。图5为处理24个目标任务的算法迭代过程。图4 运行十次的算法迭代对比图


本文编号：3318600