MATLAB遗传算法驱动的RGV小车智能调度系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过遗传算法实现RGV小车的动态任务响应与多目标优化调度。系统能够实时处理CNC机床信号，优化任务队列，提升加工效率与资源利用率。适用于智能制造调度场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的动态RGV小车智能调度系统

项目介绍

本项目针对智能加工系统中的RGV（轨道式导引小车）调度问题，开发了一套基于改进遗传算法的动态调度系统。系统能够实时响应CNC机床的加工完成信号，通过多目标优化算法生成高效的RGV调度方案，显著提升智能加工系统的整体作业效率。

功能特性

• 动态任务响应：实时接收CNC机床加工完成信号，动态生成调度任务队列
• 多目标优化调度：综合考虑物料搬运、上下料操作、清洗作业等任务的执行顺序
• 路径规划优化：优化RGV小车的移动路径，最小化总作业时间
• 资源分配协调：合理分配RGV对多台CNC机床的服务时序
• 可视化模拟：动态展示RGV小车的工作状态和调度过程

使用方法

1. 配置系统参数：设置RGV移动时间矩阵、CNC加工周期时间、作业时间等参数
2. 输入动态任务序列：提供CNC机床加工完成时间戳、任务类型和位置信息
3. 设置约束条件：定义RGV最大负载容量、时间窗口约束和任务优先级
4. 运行调度算法：系统自动生成优化调度方案
5. 查看结果分析：获取调度方案、性能指标和可视化输出

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：8GB及以上
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件集成了系统的核心调度逻辑，主要负责参数初始化、遗传算法优化过程的执行、动态事件的处理与响应、调度结果的生成与分析，以及可视化界面的启动与展示。具体实现了任务队列的动态管理、RGV路径的实时优化、多约束条件下的资源协调分配，并输出详细的调度方案和性能评估报告。