多AGV的路径规划与任务调度研究

• 作者: 于会群 王意乐 黄贻海
• 来源期刊: 上海电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多AGV 路径规划与任务调度 Q-learning算法 改进遗传算法
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息科学
• 页码范围: 89-93,97
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6|TP23
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-8299.2022.01.014

摘要

自动化分拣仓储包含大量的分拣任务,需要多个自动导引车(AGV)来辅助人工完成快速分拣任务.为了提高效率,在保障AGV电量的前提下,以AGV完成任务的空载时间与AGV的空置率为优化目标,对多AGV的碰撞进行了冲突分析,并通过改进的Q-learning算法来生成AGV的无冲突搬运路径;为了完成多AGV路径和调度综合优化,提出了一种改进遗传算法,算法采用精英保留和轮盘赌的方式选择个体,运用自适应的交叉和变异算子来进行进化操作.最后,通过仿真验证了算法的有效性.