基于偏好函数与深度信念网络的自动化码头AGV实时调度算法

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为提高自动化集装箱码头岸桥作业效率、降低自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)空载行驶距离,以偏好函数和深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)为核心设计AGV实时调度算法,完成AGV任务分配指派,优化AGV作业任务序列。利用偏好函数为处于待分配状态的AGV筛选最优集装箱,产生训练样本并更新训练集,通过DBN实时更新集装箱的偏好函数,重复该过程直至集装箱作业完毕。算例分析表明:同两种现行调度规则对比,AGV空载距离和岸桥作业时间显著下降;与人工神经网络
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