【摘 要】
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对于目前智能生产线的调度方法中少有考虑工件在加工机器之间的运输时间,使其在实际中的应用受到一定的限制。近几年来,随着AGV在智能生产线中的应用日益广泛,考虑AGV运输时间的智能生产线调度方法可以改善资源的利用率,提高生产效率。针对多AGV执行任务过程中,AGV之间容易产生冲突,所花时间最短的路径难以确定以及AGV与机器联合调度复杂等难题,本文提出了结合时间窗与A*算法的多AGV路径规划算法和混合遗
【基金项目】
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国家重点研发计划项目:《面向个性化定制的智能生产线信息物理系统基础理论与关键技术研究》子课题 4《智能生产线信息物理系统验证》2018YFB1700504; 湖北省重点研发计划项目:面向全流程多工序动态协同运行优化技术研究与应用（2020BAB106）
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对于目前智能生产线的调度方法中少有考虑工件在加工机器之间的运输时间,使其在实际中的应用受到一定的限制。近几年来,随着AGV在智能生产线中的应用日益广泛,考虑AGV运输时间的智能生产线调度方法可以改善资源的利用率,提高生产效率。针对多AGV执行任务过程中,AGV之间容易产生冲突,所花时间最短的路径难以确定以及AGV与机器联合调度复杂等难题,本文提出了结合时间窗与A*算法的多AGV路径规划算法和混合遗传算法进行考虑AGV运输时间的智能生产线调度,主要研究内容有以下几点:建立了多AGV路径规划的数学模型,利用了时间窗提前检测出AGV之间的冲突,并采用了等待或更换路径的方式来避免冲突,并将其融入了改进的A*算法中,最终能够为AGV规划出一条从任务起点到任务终点时间最短的无冲突路径。建立了智能生产线中以最大完工时间最小为优化目标的AGV与机器联合调度数学模型,并提出了混合遗传算法进行模型的求解。混合遗传算法采用了三段式染色体编码方法得到问题的可行解,设计了相应的选择、交叉和变异操作方法,并将多AGV路径规划算法融入解码过程中,最终可获得智能生产线的调度结果。最后,根据某工厂智能生产线的实际数据,设计了不考虑工件运输时间与考虑AGV运输时间为定值的智能生产线调度作为对照实验,对比得出本文提出的方法能够有效的为AGV规划出时间最短的无冲突路径,以及进行AGV与机器联合调度,验证了本文所提方法的有效性。
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