【摘 要】
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针对多自动导引车(AGV)在大规模物流仓储中存在的路径规划问题,对基于时间Petri网的多AGV调度优化算法进行了研究。该算法利用时间Petri网对大规模双向车道环境下多AGV的仓库
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773346)资助项目
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针对多自动导引车(AGV)在大规模物流仓储中存在的路径规划问题,对基于时间Petri网的多AGV调度优化算法进行了研究。该算法利用时间Petri网对大规模双向车道环境下多AGV的仓库调度过程进行建模,并在分解后对AGV进行单独分析,减少了算法的时间复杂度;引入传统外点惩罚函数法构建以AGV调度时间为指标的目标函数,通过对AGV运行路径信息的依次迭代和更新解决了其在调度过程中的碰撞问题;在此基础上增加碰撞类型分析,以目标函数最优为原则对路径进行局部规划,实现调度方案最优。实验结果表明在大规模调度环境中该算法
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