基于 WebGL 的多AGV物流调度仿真系统的研究与应用

针对K公司汽车总装生产线中多AGV(Automated Guided Vehicle)电量分配不均、路径冲突、AGV利用率低等物流调度问题，为了提高K公司生产线中多AGV物流调度的效率，设计了一种多AGV物流调度仿真系统；利用WebGL(Web Graphics Library) 技术建立了整个生产线场景的三维模型；系统能够自动给AGV分配任务，在AGV执行任务时，将AGV的电池电量和AGV路径规划问题考虑到物流调度系统中；该系统实现了对物流调度系统中AGV运输任务的合理分配，提高了物流调度的效率；经实际应用满足了K公司汽车总装生产线多AGV物流调度工程上的应用。     

考虑AGV避碰的自动化码头多资源协同调度

为解决自动化码头岸桥、AGV、场桥三个资源协同调度中AGV的路口碰撞问题,考虑任务分配、AGV的避碰约束,建立一个所有任务最大完工时间最小化为目标的混合整数规划模型。通过设置路口的相容和冲突相位,使处于相容相位的AGV可以同时通过。对考虑避碰规则和不考虑避碰规则的实验数组进行分析,比较其解的优劣性。实验结果表明在考虑避碰规则下的AGV能有效减少冲突次数,实现相容相位小车的避碰,使调度结果更优化,提高整个作业流程的效率。     

多AGV调度系统中的两阶段动态路径规划

为缩短AGV系统的研发周期、降低研发成本,寻求能适应不同地图的通用调度策略以及增强对实际调度任务和故障的鲁棒性,提出了一种两阶段动态路径规划策略．对多AGV调度系统应用两阶段控制策略: 采用动态路径规划进行路径生成,实时对多个AGV同时规划其路径,并通过启发式算法实现路径优化．通过系统仿真证明,该策略很好地提高了AGV调度系统的柔性,是一种能适用于不同地图的通用调度策略．     

基于C#的AGV监控管理系统的设计与实现

针对工业环境中AGV远程视频监控与调度控制系统不稳定、数据传输效率低、数据存储不安全的问题,提出一种基于C/S结构与B/S结构相结合的AGV监控管理系统.主要利用C#语言和.NET技术相结合的方式,在VS2015操作平台上以SQL Server 2016为数据管理系统,完成了对仓库AGV实时监控、调度管理、数据采集、数据查询、故障检测等功能的设计.实验结果表明,AGV监控管理系统运行稳定、可靠,提高了数据传输的效率,优化了对AGV的远程视频监控与调度管理.     

基于AGV的智能停车库调度系统设计

利用AGV全方位移动特性,即可在前后、左右和原地零半径旋转三个方向上独立移动,基于智能停车库的应用场景,将AGV作为控制对象,对调度系统核心模块——路径规划算法、电子地图建模、行车避障以及数据库设计等方面进行了详细研究,给出了调度系统各个分系统的设计实现以及整体的软件组织框架图,同时针对单车道和双车道两种不同的道路设计模式进行了比较。基于经典的A_^*算法,引入转弯因子,提出了一种路径规划算法,使得在起始点和目标点确定的情况下,规划的路径转弯次数最少,AGV行走更平滑,系统效率更高。经实际测试,完成了调度系统基本功能验证。     

基于改进的蚁群算法（ACO）的混合多目标AGV调度

蚁群算法是一种通过模拟蚁群的寻路行为对现实问题进行优化的现代智能仿生算法。针对实现AGV任务作业调度时,行驶路径最短的实际应用需求,本文将AGV的路径优化模型转化为旅行商问题,分析了多目标AGV优化中出现的冲突问题。在本文中,尝试了一种直接通信机制来进行改进传统算法,改进后的方法能够更好地维持种群的持久性,最终对于AGV调度规划起到积极的作用,有效地提高了AGV调度系统的效率。     

自动导引车车载控制系统的研究与设计

在当前自动导引车(AGV)应用中,采用PLC作为控制器系统存在扩展不便、功能简单、难以实现复杂的调度算法等问题;而采用工业计算机控制方案则存在成本过高、系统稳定性不佳等不足。对此,研究并设计了一种基于数字信号控制器(DSC)的AGV控制器。具体给出了AGV车载控制系统的硬件设计,并开发了基于Dijkstra算法的AGV调度控制软件。试验结果表明,AGV控制系统具有较好的可行性和一定的推广使用价值。     

丹纳赫传动-NDC8控制平台1．4版

丹纳赫传动近日宣布，其自动导引车辆（AGV）用NDC8控制平台推出1．4版。新版本更可使每AGV支持10个交流驱动器，用于转向、驱动或辅助控制。交流技术的应用能够在减少运营成本的同时提高功率。     

含有运输小车的柔性作业车间调度研究

在实际的柔性作业车间调度中,不但工件需要加工时间,而且工件在各个机器之间利用AGV(自动导引小车)转移也需要占用一定的时间,因此对柔性作业车间调度中考虑AGV运输时间的研究更具有实际意义.针对此问题,本文建立含有AGV的柔性作业车间调度的数学模型,针对问题自身特点对遗传算法进行改进,引入局部搜索策略加强局部寻优能力,将...     

干扰约束下考虑分组作业面的岸桥AGV联合调度

为解决自动化码头海侧多阶段设备作业的协调问题,加快集装箱在码头内部的周转过程。考虑干扰约束下分组作业面的的岸桥自动导引小车（AGV）联合调度问题。以岸桥、AGV完工时间和AGV等待时间加权总和最小为目标,考虑岸桥实际操作中的干扰约束与AGV堵塞等待等情况,建立岸桥与AGV联合调度优化模型。提出岸桥动态调度与AGV分组作业面调度模式,设计不同规模的算例,并采用遗传算法（GA）进行求解,将计算结果与传统调度模式进行对比。结果表明,该算法能有效提高岸桥与AGV作业效率,降低AGV的等待时间与堵塞次数,为码头实际作业提供依据。     

自动化集装箱港口考虑AGV伴侣的AGV调度优化问题研究

为提高自动化集装箱港口设备的工作效率,提出了一种新的集装箱进出口工艺：堆场—场桥—AGV伴侣—AGV—岸桥。在考虑AGV伴侣容量限制的基础上,建立了带时间窗约束的AGV调度混合整数规划模型,设计了启发式算法求解AGV伴侣时间窗,采用粒子群算法进行求解,得出了相应AGV调度优化方案。求解结果表明,AGV伴侣的设置能有效改善AGV与场桥间的协调性、设备间的等待时间;并且AGV伴侣容量一定时,场桥的等待时间随着AGV的数量增加而减少。     

面向FMS基于改进的混合PSO-GA的多AGV调度算法研究

在柔性制造系统(Flexible Manufacturing System,FMS)中,自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)常被用于搬运物料或产品,因此AGV的优化调度成为提高生产效率的关键。AGV的调度除了要考虑AGV的任务分配问题,还需要参考每个操作的花费时间、小车的运行时间等因素。相比于单AGV调度算法,多AGV多任务调度算法需要一个更加复杂的模型来支撑。在考虑AGV的电量状况下,以最小完成时间与调度最少AGV数量作为优化目标,提出了一种改进的混合遗传算法与粒子群算法(PSO-GA),并基于该算法给出了多AGV调度模型,在此基础上进行了仿真实验。结果表明,相较于单一的GA或PSO算法,所提算法在全局寻优收敛与运行时间上有明显的优化效果,而相比于现有的混合PSO-GA算法,其在搜索精度和收敛速度上有进一步提高。     

自动化码头AGV充电与作业的集成调度研究

为了提高自动化集装箱码头AGV（Automated Guided Vehicle）的作业效率,根据采用电力驱动的AGV作业时的充电需求和运输过程的特性,考虑了垂岸式集装箱堆场布局和AGV充电过程对实际作业的影响,以最大化AGV充电利用率、最小化最末任务完成时间、最小化AGV空载时间为目标,以AGV充电后的续航能力等为约束条件,以遗传算法为研究方法,构建了考虑充电过程的自动化码头AGV作业的调度模型。通过算例分析,对比了遗传算法与混合整数规划算法的求解效果,分析了参与运输的AGV数量对运输时间的影响,也验证了遗传算法给出的调度方案的可信性。最后得出结论：针对该问题,遗传算法可以快速、高效地给出值得信赖的AGV调度方案。     

考虑能耗节约的集装箱码头双小车岸桥与AGV联合配置及调度优化

合理调度集装箱码头的装卸设备以减少生产过程中的能耗, 对实现其低碳绿色化发展具有重要意义. 针对集装箱码头向自动化发展过程中的双小车岸桥与AGV (Automated guided vehicle)联合配置及调度问题, 考虑AGV续航时间、双小车岸桥中转平台容量和堆场缓冲支架容量约束, 以岸桥的能耗最小为第一阶段模型的优化目标, 以AGV运输过程的能耗最小为第二阶段目标建立两阶段优化模型; 设计枚举法求解第一阶段模型, 改进遗传算法求解第二阶段优化模型. 以洋山四期自动化集装箱码头为例进行实验分析, 针对不同船舶在港总装卸时间和AGV配置原则进行实验, 验证了模型和算法的有效性, 结果表明以最小化能耗为目标的双小车岸桥与AGV联合调度可在岸桥主小车不延误的前提下, 显著减少AGV的配置数量.     

基于HTTP/SOCKET的AGV与自动门通讯方法

工厂厂区与仓库之间会安装隔离装置,常见的隔离装置为自动门,但自动门是独立个体存在,通常靠红外传感器和指纹开关控制开关门,自动门系统没有和第三方调度系统交互,当AGV通过自动门时由于高度不足或感应不到位,阻挡在门外,严重时甚至发生碰撞,形成物理障碍。文中方法是将AGV系统与自动门系统打通,AGV在行进过程中与自动门通信,申请开门动作并在通过后申请关门动作,将AGV调度系统与自动门控制系统融合成一个整体,使控制调度更加稳定可靠。     

制造车间自动导引车调度新进展

随着制造企业生产自动化程度加深,自动导引车（AGV）成为运输和搬运环节的主角。近年来,制造车间AGV调度主要是建立双目标或多目标函数的优化模型,采用智能优化方法进行求解,其中遗传算法以广度搜索能力强的优势成为当今最常用的算法框架。另外,当今主流的还有混合算法,它使各种算法和算子的优势集中在一起,以得到更好的优化表现。就最新的制造车间AGV调度优化所研究的问题模型进行了归纳和总结,给出了主流的优化结果表现形式,并将求解优化模型主要采用的研究方法分为基于遗传算法框架的算法、其他智能优化方法和其他优化方法三大类进行讨论,在每一大类中提取重要的关键字以及交叉学科词汇进行汇总。在此基础之上总结出当今AGV调度研究中的两点不足之处,并结合当今的热点（大数据、人工智能等）对未来的研究方向提出了几条建议。     

GIS技术在消防调度指挥信息系统中的应用研究

随着社会经济发展水平的不断提高,我国城市化发展步伐也在不断加快,建筑物的数量和类型逐渐增多,使锝燃烧物的性质和种类也变得复杂多样,在很大程度上增加了消防工作的难度,给消防调度指挥工作带来了严峻的挑战.而GIS技术是消防调度指挥信息系统的重要组成部分,在消防地理信息位置的确定中发挥着重要的作用.基于此,本文通过对GIS技术在消防调度指挥信息系统中应用的必要性进行探究,并相应的分析GIS技术在消防调度指挥信息系统中的具体应用.     

基于深度强化学习求解作业车间机器与 AGV联合调度问题

针对作业车间中自动引导运输车(automated guided vehicle, AGV)与机器联合调度问题,以完工时间最小化为目标,提出一种基于卷积神经网络和深度强化学习的集成算法框架.首先,对含AGV的作业车间调度析取图进行分析,将问题转化为一个序列决策问题,并将其表述为马尔可夫决策过程.接着,针对问题的求解特点,设计一种基于析取图的空间状态与5个直接状态特征;在动作空间的设置上,设计包含工序选择和AGV指派的二维动作空间;根据作业车间中加工时间与有效运输时间为定值这一特点,构造奖励函数来引导智能体进行学习.最后,设计针对二维动作空间的2D-PPO算法进行训练和学习,以快速响应AGV与机器的联合调度决策.通过实例验证,基于2D-PPO算法的调度算法具有较好的学习性能和可扩展性效果.     

带有缓存区的集装箱码头AGV和场桥的联合调度

为提高自动化集装箱港口设备AGV（Automated Guided Vehicle）和堆场场桥的工作效率,减少它们之间衔接作业的相互等待时间,建立了带有缓存区设置的集装箱码头AGV和堆场场桥的联合调度模型。利用遗传算法进行算例求解,得到相应的调度方案和以场桥的作业延迟时间、AGV的总行驶时间及场桥等待AGV时间之和最小为目标的完工时间。再针对不同的缓存区容量的设置进行调度方案完工时间的结果比较。实验结果表明,缓存的设置可以有效减少AGV和堆场场桥衔接作业中相互等待的时间,而缓存区容量在一定范围内对于完成作业时间有较大影响。     

AGV作业调度模型及改进的DE算法研究

AGV作业调度问题的求解结果对AS/RS的运行效率具有重要影响。通过必要的简化,建立了AGV作业调度问题的静态优化模型。可知静态AGV作业调度问题实质是一种带约束的多重TSP问题,属于典型的NP完全问题,目前还不存在可在多项式时间内求解的确定算法。提出了一种改进的差分演化算法用于求解该问题。为了适应AGV作业调度问题的特点,新算法设计了新的两段编码方法,对多个DE算子进行了改造。还提出了基于生存时间的种群多样性增强机制,用于增强算法的搜索能力,避免陷入局部最优。仿真实验显示,该算法可以有效提高AGV作业调度的效率,验证了相关改进机制的有效性。