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AGV的路线与调度方法(二)

发表于 2018-04-08

    人工智能方法
 
    人工智能方法把AGV的调度过程描述成一个满足约束的解集搜索最优解的过程。它利用常识表示技术将人的常识包括进去,同时使用各种搜索技术力求给出一个令人满意的解。具体的方法有专家系统方法、遗传算法、启发式算法、神经网络算法。其中,专家系统方法在实际应用中较多采用,它将调度专家的经验抽象成系统可以理解和实行的调度规则,并且采用冲突消解技术来解决大规模AGV调度中的规则膨胀和冲突问题。由于神经网络算法具有并行运箅、常识分布存储、自适应强等优点,因此成为求解大规模AGV调度问题的一个很有希翼的方法。目前,用神经网络方法成功求解了TSP-NP问题。求解中,神经网络能把组合优化问题的解转换成一种离散动力学系统的能爱函数,通过使能董函数达到最小而求得优化问题的解。遗传算法是模拟自然界生物进化过程中遗传和变异而形成的一种优化求解方法遗传算法在求解AGV的优化调度问题时,苜先通过编码将一足数量的可能调度方案表示成适当的染色体,并计算每个染色体的适应度(如运行路径最短),通过重复进行复制、交叉、变异寻找适应度大的染色体,即AGV调度问题的最优解。单独用一种方法来求解调度问题,往往存在一定的缺陷。目前,将多种方法进行融合来求解AGV的调度问题是一个研究热点如将专家系统与遗传算法融合,把专家的常识融人到初始染色体群的形成过程中,以加快求解速度和质量。
 
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