【摘 要】
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随着物流行业的崛起,智能仓储物流系统有着高效、灵活、成本低等优势被广泛应用。仓储物流自动分拣作业的运行依赖于调度系统,AGV（Automatic Guide Vehicle）则是实现自动分拣的重要工具。调度的目的是统筹仓储内的AGV和任务,使得AGV高效有序的完成任务。任务分配和路径规划是调度的核心环节。本文以提高AGV的调度效率为目标,利用仿真分析模拟自动分拣作业环境,对调度的两部分即任务分配和
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随着物流行业的崛起,智能仓储物流系统有着高效、灵活、成本低等优势被广泛应用。仓储物流自动分拣作业的运行依赖于调度系统,AGV（Automatic Guide Vehicle）则是实现自动分拣的重要工具。调度的目的是统筹仓储内的AGV和任务,使得AGV高效有序的完成任务。任务分配和路径规划是调度的核心环节。本文以提高AGV的调度效率为目标,利用仿真分析模拟自动分拣作业环境,对调度的两部分即任务分配和路径规划进行优化,主要工作如下:（1）研究多AGV任务分配问题。首先对于多AGV任务分配问题进行相应数学建模,采用双层编码方式对染色体进行编码解码。针对传统遗传算法在交叉变异过程中的固定概率对最优解影响明显的问题,提出混合自适应遗传算法（Hybrid Adaptive Genetic Algorithm,HAGA）;并以概率接受最差解,提高种群多样性;仿真结果表明,混合自适应遗传算法较传统的遗传算法在求解该问题时能得出更优的解,并在收敛速度和收敛精度上有所改善,一定程度上提高了系统效率,提高寻优速度。（2）研究多AGV路径规划问题。首先针对传统鲸鱼算法在解决离散化问题方面的不足,提出一种离散鲸鱼优化算法（Discrete Whale Optimization Algorithm,DWOA）。为提高算法的执行速度和寻优能力,建立以完成时间最小为目标的数学模型,采用DWOA算法寻找最优路径;然后,提出基于预约表的避障策略,解决多AGV之间的冲突死锁等问题;通过仿真分析表明,避障策略可有效预测冲突,DWOA算法寻优耗费时间减少了17.3%,可为多AGV系统提供更优的路径。（3）多AGV调度系统的设计。根据系统需求分析,对数据库分析设计,完成模块设计。系统基于B/S模式,采用C#语言,ASP.NET为开发框架,SQLSEVER2008R2为数据库基础,完成对系统的编程实现并进行页面展示。该系统实现多AGV的优化调度,实现对任务、AGV、人员管理以及调度的结果显示。
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