基于混合算法的环形轨道RGV系统调度优化研究_江唯

资 源 简 介

基于混合算法的环形轨道RGV系统调度优化研究_江唯

详 情 说 明

在现代物流自动化系统中，环形轨道RGV（Rail Guided Vehicle）系统因其高效性和灵活性被广泛应用于仓储、制造等领域。本文基于混合算法对该系统的调度问题进行优化，旨在提升整体运作效率。

环形轨道RGV系统的核心挑战在于多任务协同调度。由于轨道呈闭环结构，车辆需避免冲突并最小化空载时间。传统单一算法（如遗传算法或动态规划）往往难以兼顾实时性与全局优化。混合算法的设计结合了启发式规则与元启发式算法优势：先通过规则快速响应紧急任务，再使用遗传算法进行全局路径规划，从而平衡实时调度与长期效率。

优化目标通常包括最小化任务完成时间、均衡负载以及降低能耗。其中，冲突避免策略是关键——需动态计算车辆间距，并在交叉节点设置优先级。此外，混合算法引入自适应权重机制，根据实时负载调整局部优化与全局搜索的比重，进一步提升系统鲁棒性。

该研究为高密度环形轨道物流系统提供了可扩展的解决方案，未来可延伸至多车型协同或动态轨道拓扑等复杂场景。