具有订单完成时间约束的拣选机器人调度仿真

"货到人"智能仓储系统中,机器人的合理调度直接影响系统的运行效率。分析拣选机器人作业流程,在不改变已有任务拣选顺序的情况下,插入部分对完成时间有要求的订单,计算机器人行走时间、在拣选工作站排队等待时间以及空闲时间,利用时间窗理论,以最小化完成所有任务的总成本为目标,以机器人任务分配结果为决策变量,分别建立具有硬时间约束和软时间约束的拣选机器人调度模型,并利用遗传算法进行求解。通过实例仿真,对两种调度策略进行了验证,并发现随着具有时间约束的任务数量增加,采用软时间窗约束的方式进行调度能够使得系统的运行成本更小。所提调度策略同时解决了拣选机器人的调度与拣选序列问题,对智能仓储系统的实际应用具有指导作用。

基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法

任务分配是多移动机器人调度系统的关键问题之一,为了提高任务整体完成效率,提出了一种基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法.该方法对机器人群体采用分布式控制方法,彼此共享且动态更新任务集,采用分布式的拍卖机制竞拍任务,增加了调整任务执行顺序环节,考虑任务整体完成效率,最后在Linux系统下搭建了多机器人和障碍物的仿真环境.结果表明,该算法分配效率高于线性(CLP)算法和混合整数求解(CBC)算法,且具有稳定性,相比执行效率高的深度强化学习(DQN)算法和空缺链(VC)算法,执行效率稳定,移动代价降低了55%,实现了较高执行效率和低移动代价之间的平衡,可应用于实际仿真环境,具有可行性.

不同跟随策略下RMFS调度问题研究

随着电商行业的快速发展,移动机器人仓储系统(robotic mobile fulfillment systems,RMFS)在现代化物流中心被广泛应用。在RMFS中,机器人在一次分拣搬运任务中,可以采用完全跟随或不跟随两种策略,即机器人可以全程跟随拣选货架直至该任务完成;或者当货架在工作站排队时机器人离开货架去执行其他任务。针对两种跟随策略下的机器人调度问题,以机器人完成批次任务的总时间最短为目标,建立了两种跟随策略下的机器人调度模型,并基于遗传算法设计了两种跟随策略下的仿真实验平台,通过仿真实验对完全跟随与不跟随两种策略下的系统性能进行了比较,得出了基于完工时间最短的跟随策略决策决策曲线,证明结合具体工况选择合适的跟随策略能够有效提高拣货系统作业效率,利用跟随策略曲线可以帮助企业进行机器人跟随策略的选择。

柔性Job Shop类型机器人制造单元调度研究

柔性Job Shop类型机器人制造单元调度问题是一类新的具有广泛工程应用背景而又极富挑战的调度问题,引起了学术界和工业界的极大关注。文中分析了柔性Job Shop类型机器人单元调度问题的内容与特点,并以模具生产为背景,构建了一种以工件组最大完工时间最小为目标的Job Shop类型机器人单元调度模型,进而提出了一种混沌量子粒子群算法(CQPSO)用于模型求解。该算法在量子粒子群算法(QPSO)基础上,引入改进的Tent混沌映射机制,在保持QPSO算法收敛速度快的同时,克服了其易陷入局部极小值的缺点,提高了算法求解效率。仿真实验结果表明,CQPSO算法在求解柔性Job Shop类型机器人调度问题方面具有较大的应用优势。

不同支配关系的NSGA-III算法在机器人制造单元调度问题中的应用

随着经济的发展,机器人制造单元对制造行业的生产效率和生产质量有很大提高.相对于传统的柔性制造单元,带机器人搬运的车间的调度问题还考虑了加工物料的搬运环节.因此,生产调度所面临的问题越来越复杂.针对Pareto支配关系在高维多目标优化中的支配能力不足,本文将Lorenz支配和CDAS支配分别与NSGA-III算法相结合,并首次应用到带机器人制造单元的高维多目标车间调度问题上来.考虑到现代生产过程的复杂化,本文提出对最大完工时间、加工总能耗、交货期提前量、延迟量、生产总成本等多个目标同时进行优化,用于确定机器人工作时操作状态和搬运顺序,提高生产效率.通过实验发现基于Lorenz支配和CDAS支配的NSGA-III算法在该生产调度问题上比传统的NSGA-III在解的收敛性和均匀性上表现更优.

基于光通信的AGV调度及路径管控技术

面对微波组件数字化生产线建设,为了提升物流效率、精准度和安全性,制造中心对净化间内的物流系统进行了智能升级,引入自动化导引车作为物流搬运设备,并针对企业目前需求,建立基于光通信实现自动化导引车调度的机器人调度系统,在此基础上构建通信受限条件下的智能物流系统,其能在净化间内的局域网环境下实现数字化生产线生产及仓储单元间的自动化物料搬运,且全流程物流数据具有可追溯性。

变邻域搜索算法求解机器人制造单元调度问题——排序依赖转换时间

针对排序依赖转换时间的两机器机器人制造单元调度问题的NP难特性,设计了变邻域搜索算法求解。为了加快算法收敛速度,设计了工件阻塞时间最小化生成初始解;为了搜索到更好解,分析了算法的参数取值。通过随机产生算例测试,提出算法优于模拟退火算法,证实了提出算法的有效性。

“货到人”拣选系统机器人任务分配的鲁棒双层规划模型

在电商“货到人”拣选系统中,如何调度系统中的机器人并对任务进行合理地分配决定着整个系统的运行效率与成本。分析“货到人”拣选系统作业流程,建立机器人数量配置、机器人调度与机器人任务分配的双层规划模型。上层模型以批量订单完成总成本最小为目标函数,以机器人调度为决策变量,构建整数规划模型;下层模型以机器人完成所有任务的平均空闲率最小为目标函数,以任务分配为决策变量,考虑机器人在完成任务过程中由于调度、避障、路径规划等导致的行走距离不确定因素,构建鲁棒优化模型。上层的调度结果制约了下层的最小平均空闲率,下层的任务分配结果影响上层的最小成本,上下层结果共同决定机器人配置决策。利用遗传算法求解模型,通过实例仿真验证了模型的有效性。

基于人工智能的电力调度机器人功能架构研究

针对现有电力调度机器人智能化程度不高、集成度较差等问题,以电力调度系统的运行机制和规章制度为基础,设计了一种基于人工智能的电力调度机器人功能架构。该架构技术路线融合了人工智能和异源异构数据存储关联分析等技术。论述了架构组成,详细阐述了调度机器人功能模块,包括:智能监控、智能学习、智能决策等。最后,对其应用前景进行了展望。

基于调控一体化电力大数据的电力调度机器人设计

提出了一种基于电力大数据的电力调度机器人来辅助传统调度。首先分析电力大数据与调控一体化的关系,分析调控一体化下的数据体系结构;然后设计电力调度机器人的功能构架,针对主要的调度任务说明调度机器人的具体功能模块,并对电力调度机器人的关键技术和应用场景进行说明,从而为电力调度机器人的进一步实现提供理论基础。

基于人工智能的电力调度机器人功能架构研究

智能电网不断推进过程中,电网调度自动化系统的重要性不断增强。电网调度自动化系统的核心是计算机,具有变电站自动化、配电网管理自动化、能量管理自动化的功能。大力发展电网调度自动化技术,对于电网工作的开展有着积极意义。文章从现实角度出发,详细分析了电力调度机器人系统的需求,同时对其功能模块展开进行分析,给出几点研究看法,希望为优化电网调度工作流程起到帮助作用。

电力调度机器人系统设计及评价

电力调度机器人能够在辅助传统人工调度的基础上充分发掘人工智能、语音交互等功能,优化传统调度模式。针对当前新技术下电力调度机器人进行了系统设计,并设计了功能评价指标。首先分析了电力调度机器人的功能特性和结构框架,重点分析了智能化操作处理及决策子系统、人机语音应答交互子系统和风险控制评估子系统的功能和应用场景。然后针对调度机器人的功能和操作设计了相应的评价指标,利用基于熵值法的模糊综合评价以实现调度机器人的设计评价。

电力调度机器人示范系统设计及实现

基于人工智能技术,设计了一种电力调度机器人示范系统。该系统主要包括:智能化操作处理及决策子系统、人机语音应答交互子系统、成熟度评估及控制风险评估子系统。同时分析了示范系统的关键技术,如:大数据、高性能计算、语音交互、复杂事件处理等技术。整合所有子系统和现有电力调度相关系统,构建出一个完整的调度机器人示范系统。实际应用效果表明:示范系统各项技术指标均满足电网调度相关要求。

基于快速非支配排序的多机器人任务分配方法

为了提高智能仓储系统效率,并合理分配运输机器人负载,论文建立了多目标Multi-TSP的数学模型,提出了利用快速非支配排序和精英策略的遗传算法来解决多目标Multi-TSP任务分配问题的方案。并为了保证种群收敛性能,提出了一种带有精英库的种群重启策略,以增加种群收敛到较优Pareto解的概率,通过实验,得到了该策略能够在种群收敛时进一步向最优解靠近的结论,并与常规Multi-TSP算法和单函数多目标Multi-TSP算法进行比较,通过对多机器人系统总距离和最大偏差的对比,验证了该算法在多机器人系统任务分配中具有良好的均衡各机器人路径长度的能力。

仓储机器人创新技术近五年研究进展

随着电子商务和物流行业的快速发展,仓储管理面临越来越大的压力和挑战。仓储机器人作为提高效率和降低运营成本的重要工具,受到了广泛关注。综述了近年来仓储机器人在路径规划和避障、多机器人调度、深度学习和图像处理、机器人导航和视觉系统、增强现实技术以及空中机器人和无人机技术等方面的研究进展。研究表明,这些技术在提高仓储机器人的智能化、自动化和安全性方面发挥了重要作用。尽管如此,仓储机器人技术仍面临诸如续航时间、导航复杂性及数据安全等挑战。未来的研究应致力于优化现有技术,提升机器人与人类的协作能力,并探索更多工业应用,以实现更加高效和智能化的仓储管理。这些进展为物流和仓储行业的发展奠定了坚实的基础。

“货到人”拣选系统的两阶段随机规划模型

在“货到人”智能仓储拣选体系中,机器人的合理调度和任务分配影响着系统的效率与成本。为此本文同时考虑“货到人”拣选系统中的机器人调度和任务分配,建立了机器人空闲时间不确定的两阶段随机规划模型。第一阶段,对于给定的机器人数量,作出是否调度机器人的上层策略,使得机器人完成所有任务耗费的总期望成本最小;第二阶段,对于某个场景,作出如何合理地进行任务分配的下层策略,使得机器人完成所有任务的空闲时间成本最小。然后利用遗传算法对此模型进行求解,并通过实例仿真验证了模型的可行性。

一种新型轻小包裹高速分拣系统调度算法

新型轻小包裹高速分拣系统综合应用两种不同类型的机器人(分拣机器人、料箱搬运机器人),首先分拣机器人将包裹先分拣至分拣区域内的周转料箱中,当周转料箱满箱后,料箱搬运机器人将之搬运至装箱区域打包。该系统可以基于分拣需求的变化动态调整分拣系统中机器人数目以及分拣区域面积大小,有利于降低分拣作业设备损耗及系统能耗。本文针对这种新型轻小包裹高速分拣系统调度问题展开研究,首先建立了综合考虑两种机器人、两阶段分拣过程(先分拣到周转料箱,再搬运周转料箱至打包位置)和动态分拣料口(分拣区域内周转料箱放置点不是固定的)的基于最低分拣成本的三维度调度模型;其次针对该调度模型两阶段三维度调度的特点,设计了一种两段三层可行解整数编码,及一种基于编码编辑距离(Levenshtein距离)的计算种群多样性的方法;然后,设计了一种结合两种变邻域算子(交换算子、贪心算子)和禁忌搜索的混合分散搜索算法,对模型进行求解;最后使用改进的MAPF基准测试数据集,对上述模型和算法进行了验证。实验结果表明:本文提出的模型有效,能满足实际使用要求,求解算法的求解精度相较于标准遗传算法、标准分散搜索算法分别提升了10.3%和6.5%,收敛速度相较于标准分散搜索算法提升了15.5%,且数据集规模越大,本算法的收敛速度优势越突出。