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AGV路线与调度该如何解决?
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发布时间:2019年06月14日 16:10:12

AGV路线优化和实时调度是当前AGV领域的一个研究热门。
        1. 数学规划方法 AGV选择最佳的任务及最佳路径,可以归纳为一个任务调度问题。实际用中的方法主要有整数规划、动态规划、petri方法等。在小规模调度情况下,这类方法可以得到较好的结果,但是随着调度规模的增加,求解问题耗费的时间呈指数增长,限制了该方法在负责、大规模实时路线优化和调度中应用。
        2. 仿真方法 仿真方法通过对实际的调度环境建模,从而对AGV的一种调度方案的实施进行计算机的模拟仿真。实用中采用的方法有离散事件仿真方法、面向对象的仿真方法和3维仿真技术。
        3. 人工智能方法 人工智能方法把AGV的调度过程描述成一个在满足约束的解集搜索最优解的过程。它利用知识表示技术将人的知识包括进去,同时使用各种搜索技术力求给出一个令人满意的解。具体的方法有专家系统方法、遗传算法、启发式算法、神经网络算法。