【摘 要】
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针对多自动引导车（automatic guided vehicle, AGV）在仓储物流搬运系统中的巷道拥堵问题,提出一种规避拥堵的系统优化策略,将产生的AGV拣货路径作为约束生成后续AGV运行轨迹。对仓库相邻节点赋予时间链接,构建时空网络地图,在此环境建立基于离散时空网络的考虑拥堵的路径优化模型,并设计了时空网络与模拟退火（simulated annealing, SA）相结合的全局优化算法——
【基金项目】
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国家自然科学基金（71761013）； 江西省自然科学基金（20181BAB201010）；
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针对多自动引导车（automatic guided vehicle, AGV）在仓储物流搬运系统中的巷道拥堵问题,提出一种规避拥堵的系统优化策略,将产生的AGV拣货路径作为约束生成后续AGV运行轨迹。对仓库相邻节点赋予时间链接,构建时空网络地图,在此环境建立基于离散时空网络的考虑拥堵的路径优化模型,并设计了时空网络与模拟退火（simulated annealing, SA）相结合的全局优化算法——时空模拟退火（space time simulated annealing, ST-SA）以求解该模型,通过仿真实验对模型及算法的有效性进行验证。实验结果表明:系统优化策略可以对AGV路径规划过程进行控制与优化,ST-SA能够很快搜索到合理、高效的AGV拣货路径方案,缩短AGV在巷道的作业时间,避免了多AGV在智能仓储系统中的碰撞及拥堵。
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