自动小车存取系统建模及调度优化研究_唐猛

资 源 简 介

自动小车存取系统建模及调度优化研究_唐猛

详 情 说 明

自动小车存取系统作为现代仓储物流的核心设备，其建模与调度优化直接影响仓库作业效率。该系统通过轨道式自动导引小车（AGV）实现货物的立体化存取，主要解决多车协同、路径避碰和任务分配三大核心问题。

在建模层面，需考虑三维空间中的货架布局模型、小车的运动学模型以及任务队列模型。采用离散事件系统理论可将动态存取过程抽象为状态转移网络，而Petri网则适合描述多车系统的并发冲突。

调度优化算法通常结合启发式规则与智能算法：遗传算法用于全局任务分配优化，蚁群算法解决动态路径规划，而实时调度需嵌入冲突检测机制。研究趋势表明，数字孪生技术的引入可实现物理系统与虚拟模型的实时交互验证，进一步提升系统响应速度20%以上。

当前挑战在于如何平衡算法复杂度与实际工程应用的实时性要求，未来5G+AI的融合将推动该类系统向自适应学习型调度方向发展。