【摘 要】
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自动化分拣仓储包含大量的分拣任务,需要多个自动导引车(AGV)来辅助人工完成快速分拣任务.为了提高效率,在保障AGV电量的前提下,以AGV完成任务的空载时间与AGV的空置率为优化目标,对多AGV的碰撞进行了冲突分析,并通过改进的Q-learning算法来生成AGV的无冲突搬运路径;为了完成多AGV路径和调度综合优化,提出了一种改进遗传算法,算法采用精英保留和轮盘赌的方式选择个体,运用自适应的交叉和变异算子来进行进化操作.最后,通过仿真验证了算法的有效性.
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院,上海200090
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自动化分拣仓储包含大量的分拣任务,需要多个自动导引车(AGV)来辅助人工完成快速分拣任务.为了提高效率,在保障AGV电量的前提下,以AGV完成任务的空载时间与AGV的空置率为优化目标,对多AGV的碰撞进行了冲突分析,并通过改进的Q-learning算法来生成AGV的无冲突搬运路径;为了完成多AGV路径和调度综合优化,提出了一种改进遗传算法,算法采用精英保留和轮盘赌的方式选择个体,运用自适应的交叉和变异算子来进行进化操作.最后,通过仿真验证了算法的有效性.
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