【摘 要】
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随着工业4.0的推进,如何进行高效的AGV调度成为研究热点.针对传统AGV调度问题只考单一负载的情况,以及标准遗传算法在求解调度问题中,存在收敛速度慢,容易陷入局部极值等缺点的现象.提出一种改进的自适应遗传算法.该算法引入逆转算子、插入算子以及灾变算子,并对其进行自适应控制,算法的逆转过程有利于进化方向的搜索.模型在AGV调度问题基础上,添加了物料重量、体积双重约束,以最短路径成本为目标函数,建立多载AGV路径规划模型.然后,对数据进行预处理,使用改进的自适应遗传算法进行求解.该算法在MATLAB平台上进
【机 构】
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山东大学 机械工程学院,济南250061;山东大学 高效清洁机械制造教育部重点实验室,济南250061
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随着工业4.0的推进,如何进行高效的AGV调度成为研究热点.针对传统AGV调度问题只考单一负载的情况,以及标准遗传算法在求解调度问题中,存在收敛速度慢,容易陷入局部极值等缺点的现象.提出一种改进的自适应遗传算法.该算法引入逆转算子、插入算子以及灾变算子,并对其进行自适应控制,算法的逆转过程有利于进化方向的搜索.模型在AGV调度问题基础上,添加了物料重量、体积双重约束,以最短路径成本为目标函数,建立多载AGV路径规划模型.然后,对数据进行预处理,使用改进的自适应遗传算法进行求解.该算法在MATLAB平台上进行算例验证,与标准遗传算法、自适应遗传算法比较,证明了改进的自适应遗传算法收敛快、求解结果更接近最优解.
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