[发明专利]基于蚁群算法和遗传算法的AGV小车协同调度方法及系统有效
申请号: | 201910290672.3 | 申请日: | 2019-04-11 |
公开(公告)号: | CN110334838B | 公开(公告)日: | 2023-06-23 |
发明(设计)人: | 王永超;李宁;董亮;宋秩行;董文娟;段志尚;王润年;周慧琼;王健;黄大荣;刘洪亮 | 申请(专利权)人: | 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心;计量中心);国家电网有限公司 |
主分类号: | G06Q10/047 | 分类号: | G06Q10/047;G06Q10/083;G06N3/006;G06N3/126 |
代理公司: | 乌鲁木齐合纵专利商标事务所 65105 | 代理人: | 周星莹;汤洁 |
地址: | 830011 新疆维吾尔自治区乌*** | 国省代码: | 新疆;65 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明涉及一种AGV小车协同调度技术领域,是一种基于蚁群算法和遗传算法的AGV小车协同调度方法及系统,前者包括:S1在二维地图模型上确定每辆AGV小车的起点和终点;S2根据蚁群算法选择每辆AGV小车的最优路径;S3根据遗传算法寻找所有AGV小车的最优调度顺序。本发明在建立地图的条件下,通过蚁群算法求所有AGV小车的最优路径,并将其按照节点划分路段计算时间开销,然后利用遗传算法对多目标进行全局优化,得到耗时较短的AGV小车调度安排策略,保证了所有AGV小车的均衡调度,解决了单一算法不能对同时工作的所有AGV小车进行均衡调度问题。同时采用的蚁群算法和遗传算法的协同调度方法,较以往的单一调度算法而言,时间复杂度相比较低,迭代速度较快。 | ||
搜索关键词: | 基于 算法 遗传 agv 小车 协同 调度 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种基于蚁群算法和遗传算法的AGV小车协同调度方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,在二维地图模型上确定每辆AGV小车的起点和终点;S2,根据蚁群算法选择每辆AGV小车的最优路径;S3,根据遗传算法寻找所有AGV小车的最优调度顺序。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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