基于遗传算法的RGV动态调度研究

资 源 简 介

基于遗传算法的RGV动态调度研究

详 情 说 明

在智能制造与自动化物流系统中，轨道式导引小车（RGV）的调度效率直接影响生产线的整体性能。传统调度方法往往难以应对动态环境中的复杂约束（如任务优先级、设备故障等），而遗传算法因其全局搜索和自适应特性，成为解决RGV动态调度问题的有效工具。

核心思路 遗传算法通过模拟生物进化过程优化调度方案： 编码设计：将RGV的移动路径、任务顺序等映射为染色体（如整数序列编码），确保解的可操作性。 适应度函数：以最小化任务完成时间、均衡设备负载或降低能耗为目标，量化调度方案的优劣。 动态调整：在实时场景中，通过插入紧急任务基因片段或调整交叉/变异概率，快速响应产线变化。

技术优势 多目标优化：可同时处理时间、成本、资源利用率等冲突目标。 抗干扰性：变异算子帮助跳出局部最优，适应突发任务插入或设备异常。 并行潜力：种群迭代机制天然适合分布式计算，加速大规模调度求解。

应用扩展 该方法的灵活性使其可适配AGV、机械臂协同等场景，未来结合强化学习或数字孿生技术，将进一步增强动态调度的实时性与预测性。