多AGV调度算法研究

发布时间：2021-05-07 08:52

　　AGV（Automatic Guided Vehicle）以其能够节省人工、降低工人劳动强度、效率高、环境适应性强等特点在工厂自动化、厂内物流等领域占据越来越重要的地位。大多数的应用场合需要两台及两台以上的AGV小车共同完成搬运等任务,这时基于单一AGV的控制模式则难以满足多AGV协同应用场景的要求。研究采用基于有向图的拓扑地图方法对工厂进行建模,然后通过改进蚁群算法,对AGV路径规划问题进行研究,并以用时最短、有限缓冲区为优化目标,研究多AGV系统的协同调度问题,并分析了动态调度过程中AGV冲突解决办法。 

【文章来源】：黑龙江科学. 2019,10(22)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 AGV参数及工作模式
2 拓扑地图创建
3 蚁群算法分析及在AGV路径规划中的应用
    3.1 盲目式搜索算法与启发式搜索算法
    3.2 改进蚁群算法
4 多AGV路径规划及调度算法研究
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]自动导航车（AGV）发展综述[J]. 张辰贝西,黄志球.  中国制造业信息化. 2010(01)
[2]一种移动机器人全局路径规划新型算法[J]. 王仲民,岳宏.  机器人. 2003(02)

硕士论文
[1]基于改进蚁群算法的多AGV作业调度研究[D]. 王娜.陕西科技大学 2017
[2]改进的蚁群优化算法及其在TSP中的应用[D]. 吴志峰.重庆大学 2009



本文编号：3173112