移动机器人智能车场停车资源调度分配

当今社会“停车难”的问题日渐严峻,通过引入移动机器人(automated guided vehicle,AGV)构建自动化智能停车场迫在眉睫。针对AGV智能停车场可以自由选择终点这一特点,本文提出了一种停车资源分配方案的代价评价模型,将路径干涉概率引入代价评价模型;同时针对现有的停车资源分配方法对AGV运行情况运行不足从而造成浪费的情况,本文在现有的停车资源分配方法的基础上提出了根据距离交替分配以及基于遗传算法的整体规划分配两种停车资源分配方法。通过Plant Simulation软件对代价模型以及分配方法进行验证,仿真结果显示:在44个停车位,4辆AGV投入运输的情况下,通过降低停车代价将停车总时长提高了30.4%,并针对仿真过程对影响停车效率的因素进行分析。

仿真环境下的泊位指派与箱位分配协调优化

基于企业车间配送作业效率问题,对车间位置布局分配进行研究,提出了在仿真环境下基于遗传算法的自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)泊位指派与物料箱箱位分配协调优化模型。首先,通过分析物料运输作业过程中AGV泊位指派与物料箱箱位分配对配送作业效率的影响,建立以AGV行驶路径最短、物料箱的数量最少,以及单位班次生产线总产量最大为优化目标的数学模型;其次,基于Plant Simulation仿真平台搭建生产线仿真模型,结合遗传算法对车间位置分配策略进行优化调整,得到AGV泊位与物料箱箱位分配的最优方案;最后,以某制造企业的备料中心为研究对象,通过实例验证了仿真环境下基于遗传算法的AGV泊位指派与物料箱箱位分配协调优化的有效性。为提高备料中心配送作业效率提供了可参考的模型和算法,对提高备料中心作业经济效益具有积极的作用。

考虑软时间窗约束的多车型AGV路径优化

由于AGV的车型分配与路径规划影响着柔性制造车间的生产效率与经济效益,同时考虑到AGV在运行过程中的转弯行为会使总配送时间延长,并造成额外的能源消耗。因此以工厂柔性制造车间为对象,首先将AGV总能耗最小和软时间窗惩罚成本最小等作为组合优化目标;其次结合AGV工作过程中直行与转弯两种运动模式下的能耗分析,建立以软时间窗为约束的多车型AGV优化配送模型;最后使用遗传算法对其求解。通过实验结果表明:采用多车型AGV配送与单一轻载配送相比,总成本降低了10%;与单一重载配送相比,总成本降低近21.1%,转弯成本减少21.3%。总之,多车型配送方案能够在保证柔性车间运转效率的同时达到优良的节能效果。

基于混合粒子群算法的军事保障物资调度优化

针对战场军事保障物资配送车辆的调度优化问题,以配送路径最短、平均保障物资配送及时度最高为目标函数,建立了带有模糊时间窗的多目标配送模型,并使用层次分析法对作战点所需的各类保障物资进行加权赋值,对需求紧迫度高的作战点进行优先配送;同时提出了一种结合改进节约算法的混合粒子群算法对模型进行求解。仿真实验结果表明,建立的模型合理,改进后的算法在一定程度上克服了传统粒子群算法求解多目标优化问题过程中易陷入局部最优的现象。

面向非连续多去除量的城轨底架滑槽加工优化

结合中车长客铝合金城轨底架滑槽的多去除量铣削加工,在使用数控铣床进行工件加工时,存在刀具走刀行程长、加工时间多及加工效率低的缺点,因此提出应用智能算法对刀具空走刀时间进行优化。该问题可以看作是典型NP-hard的旅行商问题,通过建立数学模型并采用遗传算法求解。首先,对初始种群进行锦标赛选择;之后,通过部分映射交叉与插入变异操作,实现对滑槽加工的刀具空走刀时间的优化。通过滑槽铣削加工的实例,与按坐标顺序进行滑槽铣削加工和按基于就近加工点启发式规则法进行滑槽铣削加工的空走刀时间进行对比,采用的遗传算法能够很好地缩短滑槽铣削加工过程的刀具空走刀时间。在长客实际加工过程中,采用此遗传算法进行刀具路径规划能够提高城轨底架滑槽的加工效率。