【摘 要】
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为推动我国制造业创新发展,从制造大国转型升级为制造强国,2015年我国提出《中国制造2025》战略目标,重点推动智能制造的发展,为满足企业发展需求,智能物流与产业结构升级也迎来了发展的大机遇。在智能物流领域,立体仓库、无人导引小车（AGV）等设施设备陆续出现,代表着我国从传统的以人工为主的仓储配送方式向自动化转型的加快,AGV技术的快速发展将有效解决在仓储系统中运输效率低、人力成本高等问题。（1）
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为推动我国制造业创新发展,从制造大国转型升级为制造强国,2015年我国提出《中国制造2025》战略目标,重点推动智能制造的发展,为满足企业发展需求,智能物流与产业结构升级也迎来了发展的大机遇。在智能物流领域,立体仓库、无人导引小车（AGV）等设施设备陆续出现,代表着我国从传统的以人工为主的仓储配送方式向自动化转型的加快,AGV技术的快速发展将有效解决在仓储系统中运输效率低、人力成本高等问题。（1）结合银川市本地某企业的智能仓库现状的研究,为提高货物运输效率,本文与栅格式地图相结合,以最小化系统中AGV运行总时间为研究目标建立数学模型,以实现智能仓库中AGV系统运输任务的准确、快速和高效运行。（2）本文以任务优先级为调度顺序,采用两阶段优化算法,基于破坏-重构的思想,在预设无障碍的情况下为每辆AGV小车规划初始运输路径。即用单一智能遗传、粒子群算法以及改进后的遗传-粒子群混合算法对仓储内多AGV进行任务运输路径规划。通过对比分析三种算法求解目标函数的结果,明确了混合算法能有效提高算法求解速度,可有效消除单一智能算法有可能产生的不良解,提高运输效率。（3）考虑到智能仓库中有多辆AGV以及其他不可控因素存在,为防止AGV小车相互碰撞和死锁,将加入动态避障机制,在完成预设的无障碍路径后,为解决AGV在运输过程中的动态障碍规避问题,采用以货物的紧急程度和客户下放订单的时间先后顺序作为AGV运行优先级,通过前置处理以及路径协调策略规划解决节点占用问题,并采用Dijkstra算法进行AGV在线通行路径规划。（4）在App Designer系统中基于改进后的遗传-粒子群混合算法为AGV规划运输路径,便于仓储配送区运输。
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