【摘 要】
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为了提升作业效率、降低配送成本,文中分析了多自动导引车(AGV)物料配送路径规划,将其归结为一种带软时间窗的需求依订单拆分车辆路径问题(VRP)模型。以使用AGV数目最少
【机 构】
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中南大学 交通运输工程学院,湖南 长沙 410075
【出 处】
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2016年第四届全国现代制造集成技术学术会议
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为了提升作业效率、降低配送成本,文中分析了多自动导引车(AGV)物料配送路径规划,将其归结为一种带软时间窗的需求依订单拆分车辆路径问题(VRP)模型。以使用AGV数目最少、行驶距离和时间窗偏离费用最低分别作为第一、第二目标,结合最大路长、载重、需求依订单拆分及时间窗满足率限制,建立了相应的数学模型,并设计了一种自适应性禁忌搜索算法(ATSA)。为了增强ATSA的禁忌搜索能力,在算法中嵌入自适应性、随机禁忌长度和禁忌表重新初始化策略。经Solomn算例测试,ATSA结果已达到或接近已知最好解,与文献中模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法相比,在AGV数目和距离费用方面都有较多节省,体现了ATSA的有效性。
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