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

本文探讨了刘永强教授关于基于遗传算法的RGV（有轨制导车辆）动态调度研究。该研究针对现代智能仓储和制造场景中RGV的实时调度问题，提出了一种改进的遗传算法解决方案。

核心思想是通过遗传算法模拟生物进化过程，动态优化RGV的运输路径和任务分配。算法首先将调度问题编码为染色体，每个基因代表一个运输任务或路径节点。然后通过选择、交叉和变异等操作不断迭代，逐步优化调度方案。

研究重点解决了传统调度方法在动态环境下的局限性。当出现新任务或突发状况时，算法能够快速响应并重新规划。相比固定路径调度，这种动态优化方法显著提高了RGV的运输效率，降低了设备闲置率。

该算法的创新点在于设计了特殊的适应度函数，综合考虑了路径长度、任务优先级和能耗等多重因素。同时采用精英保留策略保证算法收敛速度，避免陷入局部最优解。实验表明，该方法在复杂物流场景中比传统调度算法效率提升约15-30%。

这项研究为智能物流系统提供了重要技术支持，特别适用于电商仓储、汽车制造等需要高效物料搬运的场景。未来可结合机器学习技术，进一步提升调度系统的预测和自适应能力。