基于效率和稳定性的智能RGV动态调度机制研究

电子商务的飞速发展对仓储配送系统中有轨制导车辆(Rail Guided Vehicle,下文使用简称RGV)的调度问题提出了新的要求。建立基于效率和稳定性的智能RGV动态调度机制,根据最小完成时间,构建动态调度模型。通过改进的遗传算法对于数据处理的收敛速度较快,并通过保留精英和随机抽样的方法,使得优秀个体保留的概率增大,有利于加快种群的收敛速度。利用MATLAB编程软件实证的方式,深入分析智能RGV动态调度策略和作业效率,并取得一定程度的优化效果,具有相应的参考价值和借鉴依据。最后给出了模型和算法的客观评价。