基于改进智能优化算法的自主导航物流小车路径决策方法

针对目前多自主导航小车(Automatic guided vehicles,AGV)物流系统实现过程复杂、路径规划以及调度性能差等问题,提出了一种基于信息物理系统(Cyber physical system,CPS)的多AGV路径规划与调度控制方法,设计了包含物理感知层、网络传输层和控制层的AGV物流系统架构,建立了通过时间参数反映货物不平衡状态的虚拟路径网络模型。提出了一种考虑时间约束的改进A算法的多AGV路径规划方法,还提出一种基于列表的调度控制算法以避免多AGV碰撞与冲突问题。在实验环节,以仿真模拟系统对所提方法进行测试。实验结果表明,所提方法的分拣效率约为D规划的1.3倍,约为A规划的1.79倍。此外,平均停车时间、死锁时间、平均全局路径占用率、平均规划时间等指标验证了所提算法具有应用更轻、更高效的优势,该方法具有广阔的应用前景。

数量随机环境下托盘回收的逆向物流网络设计

托盘是提高物流效率的工具,通过租赁制回收方式建立起的托盘共用系统能显著提高物流系统的效率。通过分析托盘回收逆向物流网络结构,建立了基于随机理论的托盘再利用逆向物流网络的随机规划模型,并提出了相应的求解算法。