基于遗传算法的RGV动态调度研究_刘永强

资 源 简 介

基于遗传算法的RGV动态调度研究_刘永强

详 情 说 明

本文探讨了基于遗传算法的RGV（轨道式自动导引车）动态调度优化方法。RGV作为现代物流系统中的核心设备，其调度效率直接影响整个生产线的运作性能。传统调度策略往往难以应对实时变化的生产需求，而遗传算法通过模拟自然进化过程，为这一复杂问题提供了新的解决思路。

研究采用染色体编码表示RGV的路径序列，通过适应度函数评估每个调度方案的效率，包括任务完成时间、设备等待时长等关键指标。算法通过选择、交叉和变异操作迭代优化种群，逐步逼近最优调度方案。特别地，针对RGV动态环境的特点，设计了实时响应机制，使算法能够快速适应新增任务或设备故障等突发情况。

实验表明，相比传统先到先服务策略，该方法能降低15%-30%的任务总耗时，同时均衡各RGV的工作负载。研究还分析了参数设置（如种群规模、变异概率）对算法收敛速度的影响，为工业场景下的应用提供了调优依据。未来可进一步结合强化学习等技术，提升算法在超大规模系统中的实时性。