优化的模糊决策算法在多自动引导车调度问题中的应用_罗欣

资 源 简 介

优化的模糊决策算法在多自动引导车调度问题中的应用_罗欣

详 情 说 明

在智能制造领域中，多自动引导车（AGV）的高效调度一直是提升物流系统性能的关键挑战。传统调度方法在复杂动态环境中往往表现出局限性，而优化的模糊决策算法为解决这一问题提供了新的思路。

模糊决策算法通过引入模糊逻辑来处理AGV调度中的不确定性因素。与传统的精确数学模型不同，这种方法能够更好地模拟人类决策者的思维过程，处理诸如路径冲突、任务优先级和资源分配等模糊性问题。

算法的核心在于构建多层次的模糊规则库，包括： 路径冲突评估模块：综合考虑距离、速度和避障需求 任务优先级决策模块：整合紧急程度、设备状态等参数 能耗优化模块：平衡效率与能耗之间的关系

通过模糊推理机制，系统能够实时生成最优调度方案，显著提高了AGV集群的整体运行效率。实验数据显示，该方法可以将平均任务完成时间缩短15%-20%，同时降低20%以上的能源消耗。

这种算法特别适用于具有以下特征的场景： 动态变化的工作环境 多AGV协同作业需求 存在多种优化目标需要平衡 需要快速响应突发状况

随着智能制造的发展，优化的模糊决策算法为AGV调度问题提供了更加智能和灵活的解决方案，展现出良好的应用前景。