基于遗传算法的RGV动态调度研究_吴焱明

资 源 简 介

基于遗传算法的RGV动态调度研究_吴焱明

详 情 说 明

基于遗传算法的RGV动态调度研究探讨了如何利用遗传算法优化轨道式自动导引车（RGV）的调度问题。RGV作为现代智能制造系统中的关键物流设备，其调度效率直接影响生产线的整体性能。

研究首先分析了RGV动态调度问题的复杂性，包括多任务并发、路径冲突和实时性要求等挑战。遗传算法因其强大的全局搜索能力，被选为解决这一组合优化问题的方法。通过染色体编码表示调度方案，并设计适应度函数评估路径长度、等待时间和任务完成率等关键指标。

研究还对传统的遗传算法进行了改进，引入动态变异率和精英保留策略，以平衡算法的探索与开发能力。实验结果表明，该方法能有效减少RGV的空载时间，提高系统吞吐量。

这项研究为智能制造环境下的物流优化提供了新思路，也为类似场景下的动态调度问题提供了参考解决方案。