多搬运任务下考虑碰撞避免的AGV路径规划OA北大核心CSTPCD

为提升自动导引小车在“货到人”仓库中的运行效率,针对AGV-托盘任务分配、单AGV路径规划及多AGV碰撞避免三个子问题的研究,以最小化AGV行驶距离为目标构建数学模型。首先,根据AGV与托盘的双边匹配问题特点设计改进的匈牙利算法求解匹配结果。其次,提出一种二维编码机制的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA),采用一种局部搜索算子代替原变异操作,在提高算法搜索性能的基础上使其成功应用于单AGV路径规划问题。然后,利用时空数据设计一种三维网格冲突检测方法,并根据商品SKU数量设定AGV的优先级以降低多AGV执行任务时的碰撞概率。最后,在32 m×22 m的仓库中针对不考虑碰撞与考虑碰撞两种情形进行AGV路径优化分析,给出合理的行驶距离和碰撞次数。IGA与标准遗传算法的对比结果显示,IGA能够在合理的时间内获得更高质量的解,行驶距离减少约1.74%,算法求解时间缩短约37.07%。此外,针对AGV数量灵敏度分析,在不同目标托盘规模下测试不同数量的AGV对行驶距离和碰撞次数的影响,发现14~16台AGV数量是最佳配置,验证了模型的可行性和算法的有效性。