AGV小車的路徑與調(diào)度有哪些需要注意的問題?

時間:2020-01-07

來源:斯坦德機器人

導語:數(shù)學規(guī)劃方式 AGV小車選取最好的任務及最好途徑,能概括為一個任務調(diào)度現(xiàn)象。實際上用中的方式 主要有整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、petri方式 等。

1.數(shù)學規(guī)劃方式 AGV小車選取最好的任務及最好途徑,能概括為一個任務調(diào)度現(xiàn)象。實際上用中的方式 主要有整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、petri方式 等。

在一些小規(guī)模生產(chǎn)調(diào)度狀態(tài)下,類似方式 能取得不錯的效果,可是伴隨著調(diào)度規(guī)模的提升,求解現(xiàn)象消耗的時間呈系數(shù)增加,限定了該方式 在負責、大規(guī)模即時線路系統(tǒng)優(yōu)化和生產(chǎn)調(diào)度中應用。

2.仿真方式 根據(jù)對實際上的生產(chǎn)調(diào)度環(huán)境建模,進而對agv小車的這種調(diào)度實施方案的實行進行電腦的仿真模擬。適用中運用的方式 有離散事件仿真方式 、面向?qū)ο蟮哪M方式 和3維模擬仿真。

3. 人工智能方式 把agv小車的生產(chǎn)調(diào)度過程敘述成一個在滿足需要約束的解集檢索最優(yōu)解的過程。

它運用專業(yè)知識表示技術性將人的知識涉及進去,另外應用各類檢索技術性力求得出一個比較滿意的解。具體的方式 有專家系統(tǒng)方式 、遺傳算法、啟發(fā)式算法、神經(jīng)網(wǎng)絡模型。


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