【摘 要】
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自动引导车(Automated guided vehicle,AGV)可以提高物料的运输效率,节约人力。AGV的冲突与死锁避免及任务完成效率是如今较为关注的问题。本论文主要研究如何在避免冲突与死
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自动引导车(Automated guided vehicle,AGV)可以提高物料的运输效率,节约人力。AGV的冲突与死锁避免及任务完成效率是如今较为关注的问题。本论文主要研究如何在避免冲突与死锁的情况下提升多AGV系统任务完成效率。任务预测优化方法急需有效的机制使预测任务发挥作用,消除对系统中其他任务的影响。本论文在比较各种预测方法的基础上,提出利用LSTM进行系统任务的预测方法,并制定有效措施消除执行预测任务带来的负面影响,使其有效发挥作用。以预防冲突与死锁为目的的AGV Banker算法,并不考虑任务的完成效率。针对此问题,本论文提出采用增强学习来弥补AGVBanker算法的不足,实现对基于AGV Banker算法的多AGV系统的优化。不考虑任务分配时机的即时任务分配方法,会加大AGV完成任务的运行路程,影响任务的完成效率。本论文探索利用增强学习来决策任务的分配时机,缩短AGV完成任务的运行路程,并给出具体的应用过程。最后,通过仿真实现基于动态路径的时间窗算法与基于AGVBanker算法的两种多AGV系统,验证改进的任务预测方法与利用增强学习进行路径决策两种优化方法的可行性。
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