环行穿梭车优化调度问题的自学习算法_顾红

资 源 简 介

环行穿梭车优化调度问题的自学习算法_顾红

详 情 说 明

环形穿梭车系统在现代物流仓储中扮演着重要角色，其调度效率直接影响整个物流系统的吞吐量。传统的固定规则调度方法往往难以应对动态变化的工作环境。针对这一问题，研究者顾红提出了一种创新的自学习算法解决方案。

该算法通过引入强化学习机制，使穿梭车系统具备自主优化能力。系统会实时记录各工作站的请求频率、任务优先级和车辆位置等信息，建立动态环境模型。基于这些数据，调度算法能够自动调整任务分配策略，比如在高峰期优先处理出库任务，在空闲期优化车辆充电时机。

相比传统方法，这种自学习算法具有三个显著优势：一是能适应动态变化的物流需求，二是可以持续优化调度策略，三是减少了人工调参的工作量。实际应用表明，该算法可将系统吞吐量提升15%以上，同时降低20%的车辆空驶率。

值得注意的是，该算法的实现需要考虑状态空间设计、奖励机制设置等关键因素。合理的奖励函数设计能引导系统朝着减少等待时间、平衡车辆负载等优化目标发展。未来，结合更先进的深度学习技术可能会带来进一步的性能提升。