在环境复杂的柔性制造系统中进行合理地AMR(autonomous mobile robot)调度具有重要意义。针对AMR调度中的路径规划与任务分配,以最小化AMR完成任务时间为目标函数建立数学模型,并通过拓扑法进行地图建模;采用贪婪算法对间隔时间服从定...在环境复杂的柔性制造系统中进行合理地AMR(autonomous mobile robot)调度具有重要意义。针对AMR调度中的路径规划与任务分配,以最小化AMR完成任务时间为目标函数建立数学模型,并通过拓扑法进行地图建模;采用贪婪算法对间隔时间服从定长分布的订单进行任务分配,通过对AMR工作状态分类以减少算法运算量;基于Dijkstra算法进行全局路径规划,搜索AMR的全局最短路径,并通过AMR的激光雷达进行局部避障路径规划;最后,通过在openTCS平台进行调度仿真实验验证其有效性。展开更多
针对结构化的非凸非光滑优化问题,提出了一种改进的惯性近端交替方向乘子法(Modified Inertial Proximal Alternating Direction Method of Multipliers, MID-PADMM)。该问题在多个领域,包括机器学习、信号处理和经济学中具有重要应用...针对结构化的非凸非光滑优化问题,提出了一种改进的惯性近端交替方向乘子法(Modified Inertial Proximal Alternating Direction Method of Multipliers, MID-PADMM)。该问题在多个领域,包括机器学习、信号处理和经济学中具有重要应用。现有算法在处理这类问题时,往往面临收敛速度慢或无法保证收敛的挑战。为了克服这些限制,引入了一种双重松弛项,以增强算法的鲁棒性和灵活性。理论分析表明,MID-PADMM算法在适当的条件下能够实现全局收敛,并且具有O(1/k)的迭代复杂度,其中k代表迭代次数。数值实验结果表明,与现有的状态最优算法相比,MID-PADMM在多个实例中展现出更快的收敛速度和更高的求解质量。展开更多
文摘在环境复杂的柔性制造系统中进行合理地AMR(autonomous mobile robot)调度具有重要意义。针对AMR调度中的路径规划与任务分配,以最小化AMR完成任务时间为目标函数建立数学模型,并通过拓扑法进行地图建模;采用贪婪算法对间隔时间服从定长分布的订单进行任务分配,通过对AMR工作状态分类以减少算法运算量;基于Dijkstra算法进行全局路径规划,搜索AMR的全局最短路径,并通过AMR的激光雷达进行局部避障路径规划;最后,通过在openTCS平台进行调度仿真实验验证其有效性。
文摘针对结构化的非凸非光滑优化问题,提出了一种改进的惯性近端交替方向乘子法(Modified Inertial Proximal Alternating Direction Method of Multipliers, MID-PADMM)。该问题在多个领域,包括机器学习、信号处理和经济学中具有重要应用。现有算法在处理这类问题时,往往面临收敛速度慢或无法保证收敛的挑战。为了克服这些限制,引入了一种双重松弛项,以增强算法的鲁棒性和灵活性。理论分析表明,MID-PADMM算法在适当的条件下能够实现全局收敛,并且具有O(1/k)的迭代复杂度,其中k代表迭代次数。数值实验结果表明,与现有的状态最优算法相比,MID-PADMM在多个实例中展现出更快的收敛速度和更高的求解质量。