【摘 要】
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随着“中国制造2025”的深入推进,制造业领域掀起了智能化转型浪潮,智能物流系统作为实现智能制造的关键要素之一,在促进产业智能化方面发挥着重要作用。自上世纪60年代以来,AGV（Automatic Guided Vehicle）在智能物流系统中所起的作用越来显著,且伴随着电子商务行业的迅速崛起和高度柔性化的生产制造需求,近年来AGV路径规划的高效性以及AGV任务分配和协同调度的有效性一直都是学者们
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随着“中国制造2025”的深入推进,制造业领域掀起了智能化转型浪潮,智能物流系统作为实现智能制造的关键要素之一,在促进产业智能化方面发挥着重要作用。自上世纪60年代以来,AGV（Automatic Guided Vehicle）在智能物流系统中所起的作用越来显著,且伴随着电子商务行业的迅速崛起和高度柔性化的生产制造需求,近年来AGV路径规划的高效性以及AGV任务分配和协同调度的有效性一直都是学者们研究的关键问题之一。本文针对单AGV的路径冗余问题和多AGV的拥堵、死锁、冲突等问题进行了研究,并提出了相应的解决策略。主要研究内容如下:首先,本文对路径规划性能较强的蚁群算法进行学习研究。鉴于蚁群算法前期收敛慢,本文提出了参数动态选择和最优路径奖励机制;针对蚁群算法后期易陷入局部最优问题,提出了信息素限值更新策略,并通过旅行商问题验证了改进算法的有效性。结合几种常见的空间建模方法,选择了简单高效、易于实现的栅格地图法。针对AGV可能出现的死锁问题,提出解决策略。其次,建立单AGV距离函数,以路径最短为优化目标。基于Matlab建立复杂度不同的仿真环境,通过实验验证了改进算法在单AGV路径规划上的可行性和有效性。研究了空间环境下多AGV系统规划结构,分析了AGV的任务分配方法和调度原则。针对AGV的冲突问题,鉴于优先级高低的原则,提出了高加低减的速度策略。最后,针对本文所研究的多AGV的调度策略优化问题,在Plant Simulation软件中进行了2D以及3D建模,建立了6个加工工位的多AGV协同作业车间,对遇到的AGV冲突问题进行了Sim Talk程序编写。最后,通过实验对比,得出仿真结论,验证了提出的改进策略的可行性。
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