【摘 要】
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随着德国工业4.0、中国制造2025计划的推进,个性化、定制化、柔性生产模式成为制造业发展的主流方向。在柔性生产模式下,柔性装配系统需要激光导引AGV（Automated Guided Vehicle）搬运物料。因此,对AGV路径规划的研究不仅能够提高物流系统的运行效率,更能够改善整个柔性装配系统的生产效率。本文主要研究激光导引AGV在柔性装配系统中的单AGV路径规划和多AGV路径规划。在单AGV
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随着德国工业4.0、中国制造2025计划的推进,个性化、定制化、柔性生产模式成为制造业发展的主流方向。在柔性生产模式下,柔性装配系统需要激光导引AGV（Automated Guided Vehicle）搬运物料。因此,对AGV路径规划的研究不仅能够提高物流系统的运行效率,更能够改善整个柔性装配系统的生产效率。本文主要研究激光导引AGV在柔性装配系统中的单AGV路径规划和多AGV路径规划。在单AGV路径规划中,基本蚁群算法有收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点。因此,本文根据实际车间生产任务数据分析,提出冷热度原理,在蚁群算法中引入动态选择有差异的初始信息素分布,采用信息素全局更新方式,调整状态转移概率启发信息,对蚁群算法进行改进,引导蚂蚁向目标点搜索并避免陷入局部最优和过早熟。经过多组实验数据及仿真结果对比分析,可得改进算法比基本算法的稳定性高、性能好,全局寻优能力强,并且避免了算法陷入局部最优和加快了算法收敛速度,几组实验中算法最佳性能指标分别提高了 2.9398%,2.8755%,5.7438%,3.69175%。在多AGV时间窗路径规划中,系统容易受到很多因素的干扰,使执行任务的AGV没能按照时间窗模型规划的路径按时到达,一定时间后,误差会大量累积。本文采用时间窗在线实时修正和更新时间窗模型的策略,当AGV提前到达时,让其等待,直到与规划时间窗吻合;当AGV滞后到达时,若滞后量比较小,则调整时间窗模型中的任务整体滞后,若滞后量比较大,则待执行任务重新进行路径规划。通过算法改进,使多AGV在执行任务时,避免发生冲突碰撞,提高了系统运行的效率。本文对单AGV和多AGV路径规划中算法的改进,主要面向柔性装配系统,根据实际车间的情况,优化智能物流系统中AGV的运行路径,提高系统稳定性和生产效率,具有重要的应用价值。
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