基于混合算法的环形轨道RGV系统调度优化研究

资 源 简 介

基于混合算法的环形轨道RGV系统调度优化研究

详 情 说 明

在智能制造和物流自动化领域，环形轨道RGV（有轨制导车辆）系统的调度优化是一个关键技术难题。本文探讨如何通过混合算法提升这类系统的运行效率。

环形轨道RGV系统的特点在于其闭环运行模式，与传统直线型RGV相比，具有空间利用率高、系统扩展性强等优势。但同时也带来了更复杂的调度问题，包括车辆避碰、任务分配和路径规划等挑战。

混合算法解决方案通常结合了以下关键技术： 遗传算法的全局搜索能力用于优化任务分配 蚁群算法的路径规划优势处理环形轨道上的最优路径选择 模糊逻辑控制应对系统中的不确定性因素 实时调度算法确保系统响应速度

这种混合策略能有效解决环形轨道特有的"死锁"问题，通过动态优先级调整和多目标优化，可以同时兼顾系统吞吐量和设备利用率。实际应用中还需要考虑负载均衡、能源消耗等现实约束条件。

随着智能仓储的发展，这类优化算法在提升自动化立体仓库、柔性生产线等场景的物流效率方面展现出巨大价值。未来可结合数字孪生技术实现更精准的系统仿真和优化。