面向智能生产车间的多AGV系统多目标调度优化

杨智飞; 苏春; 胡祥涛; 陈帝江

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面向智能生产车间的多AGV系统多目标调度优化

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以具有多台自动导引车(AGV)的智能生产车间为对象,以完工时间、AGV数量以及惩罚成本的最小化作为优化目标,构建作业车间多目标调度优化模型.针对多目标调度优化模型的求解需求,提出一种自适应多目标遗传差分进化算法(AMOGA-DE),采用多段式实数编码的染色体表征调度方案,利用遗传算法获得模型优化解,融合差分进化算法和外部Pareto解集档案构建技术以改进解的质量,引入自适应策略以提高算法的收敛速度,实现多约束条件下AGV系统的多目标调度优化.以一个具有多台AGV的智能制造车间为例进行案例分析,得到调度方案.将AMOGA-DE与NSGA-Ⅱ、SPEA2算法应用于3个不同规模问题,研究结果表明:AMOGA-DE算法具有更快的收敛速度,能得到更好的优化结果,在不同规模的算例上获得了分布均匀且具有较高质量的Pareto解集.

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来源
《东南大学学报：自然科学版》 |2019年第6期|1033-1040|共8页
作者
杨智飞; 苏春; 胡祥涛; 陈帝江;
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作者单位

东南大学机械工程学院;

南京211189;

中国电子科技集团第三十八研究所;

合肥230088;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动生产作业线;
关键词
自动导引车; 多目标优化; 多目标遗传算法; 智能调度;

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