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关于双小车岸桥中转平台的AGV调度问题的研究论文.pdf

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简介:
本文针对双小车岸桥系统中的中转平台AGV调度难题进行了深入研究,提出了一种优化调度方案,旨在提高作业效率和资源利用率。 本段落研究了双小车岸桥下的AGV调度问题,并考虑到了岸桥上的中转平台及其容量限制。我们以最小化前小车作业延迟时间和后小车与AGV间的等待时间之和为目标,建立了带有时间窗约束的混合整数规划模型来解决该问题。为了求解这个模型,设计了一种启发式算法用于确定后小车的时间窗口,并应用遗传算法进行优化计算。最终得到了基于岸桥后小车作业时间窗的AGV调度方案。通过算例分析表明,双小车岸桥的应用能够有效减少设备间的等待时间,从而缩短港口的整体装卸时间。

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  • AGV.pdf
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    本文针对双小车岸桥系统中的中转平台AGV调度难题进行了深入研究,提出了一种优化调度方案,旨在提高作业效率和资源利用率。 本段落研究了双小车岸桥下的AGV调度问题,并考虑到了岸桥上的中转平台及其容量限制。我们以最小化前小车作业延迟时间和后小车与AGV间的等待时间之和为目标,建立了带有时间窗约束的混合整数规划模型来解决该问题。为了求解这个模型,设计了一种启发式算法用于确定后小车的时间窗口,并应用遗传算法进行优化计算。最终得到了基于岸桥后小车作业时间窗的AGV调度方案。通过算例分析表明,双小车岸桥的应用能够有效减少设备间的等待时间,从而缩短港口的整体装卸时间。
  • 学校校
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    本文深入探讨了当前学校校车调度中存在的问题,并提出了一系列优化策略和解决方案,旨在提高校车运营效率与安全性。 本段落构建了最短路径模型及多目标线性优化模型,并运用图论中的Floyd算法与多目标优化原理进行分析求解,有效解决了校车站点安排问题,在满足教师员工满意度的同时确保校车数量最少。 对于第一个问题:当仅考虑各区人员到最近乘车点的距离最小化时,该问题即为典型的最短路径问题。我们首先使用Dijkstra算法计算从一个站点至其余各站点的最短距离,并利用Floyd算法求解任意两站间的最短路径,进而通过穷举法确定最佳站点设置位置。 具体结果如下: 1. 当n=2(设立两个乘车点)时,最优选择是将校车乘车点设在第18区和31区,此时总距离为24492。 2. 若n=3(设定三个乘车点),则最佳方案是在第15、21及31区建立站点,最短路径总计为19660。 对于第二个问题:我们定义了“乘车满意度”的概念。根据概率论与数理统计方法可知,该满意度随距离变化呈近似T分布趋势。通过此模型可以计算各点之间的具体满意度值,并沿用第一问的求解思路,只是将距离权重替换为满足度权重。最终得出如下结果: 1. 当n=2时,校车乘车点设于第18区和31区,最短总路径仍为24492,但此时总体满意度提升至1509.7。 2. 若n=3,则在第14、21及31区设立站点,使得最短总距离变为20175,而整体满足度则提高到1715.7。 对于第三个问题:已知需建三个乘车点以最大化员工与教师的满意度并最小化校车数量。为此我们建立了包含两个目标在内的多目标模型,并采用加权计算法构建了相应的函数式,在此基础上运用Lingo软件进行求解,最终得到最优解: - 三站点位置分别为第14区、21区和31区; - 总体满意度为1715.7; - 所需总校车数为17辆。 对于最后一个问题:考虑到教师与工作人员在不同时间段上班的情况,我们建议通过增加班次而非增设车辆来提升乘车人员的满足度。此外还提出让未满载的校车先前往各区接驳超员乘客以减少整体运行成本及所需车辆数目。 关键词包括最短路径、Floyd算法、穷举法、满意度、运行成本和多目标优化等,且利用了Lingo软件进行求解。
  • 鲁棒反应式策略下泊位与协同.pdf
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    本文探讨了在不确定性环境下的港口运营问题,提出了一种鲁棒且反应式的策略来优化泊位和岸边桥吊之间的协调调度。通过综合考虑多种扰动因素的影响,研究旨在提高作业效率并减少延误成本,为实际操作提供科学指导。 集装箱码头作为一个复杂的物流节点,会受到多种不确定性因素的影响。为了确保作业计划的顺利执行并提高系统的鲁棒性,本段落提出了一种基于鲁棒反应式策略的泊位与岸桥联合调度方法,并重点研究了在不确定性因素发生时如何通过实时调整来增强系统稳定性。 该联合调度策略分为两部分:一是泊位实时调度;二是岸桥实时调度。前者采用“尽快安排”(ASAP)的方式进行调整,而后者则利用多智能体系统技术设计了一种基于合同网络协议的岸桥动态分配模型,充分调动码头的起重机资源。 通过仿真实验验证,在执行阶段应用这种联合策略相比单独使用泊位实时调度能够更有效地减轻不确定性因素的影响,并进一步提高系统的鲁棒性。
  • 船舶优化
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    本研究论文深入探讨了船舶调度中的优化策略,旨在通过算法改进和模型构建来提高港口运营效率与经济效益。 船舶调度的优化问题论文探讨了港口之间船舶调度的问题。
  • 两辆铁路装货.pdf
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    本文探讨了两辆铁路平板车在装载货物时的最佳策略和方法,分析了影响装载效率的关键因素,并提出优化建议以提高运输效能。 两辆铁路平板车的装货问题涉及如何有效地将货物分配到这两辆车中以优化运输效率和安全性。这一过程需要考虑货物的重量、尺寸以及平衡性等因素,确保在行驶过程中车辆稳定且符合安全规范。此外,还需计算最佳装载方案来减少成本并提高物流运作的整体效能。
  • 动态间作业规则算法综述
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    本文综述了针对动态车间作业调度问题中的调度规则算法研究进展,分析现有方法的优势与局限,并探讨未来研究方向。 调度规则是解决实际生产环境中动态车间作业调度问题的有效手段之一,但其性能通常仅在特定的调度环境下表现出色;当环境发生变化时,则需要进行实时的选择与评估。本段落对用于选择及评价调度规则的方法进行了综述,并探讨了如何应对实际生产中出现的动态车间实时调度挑战。 文章首先概述了调度规则的发展历程、分类及其主要特点,随后总结了几种常用的调度规则选取策略和评价方法。其中重点介绍了稳态仿真法与人工智能技术(如专家系统、机器学习及人工神经网络)在这一领域的应用成果,并列举了一些研究结论。此外,还详细描述了用于评估不同调度规则性能的指标体系及其具体实施方式。 针对现有研究中存在的不足之处,文章最后提出了未来可能的研究方向和改进思路。
  • 自动驾驶.pdf
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    本文针对自动驾驶场景下的车辆调头问题进行了深入研究,探讨了在不同道路条件下优化调头路径及提高安全性的方法和技术。 自动驾驶是近年来人工智能研究的一个热门领域,在这一背景下车辆调头问题成为了一个非常实际且具有挑战性的场景。本段落围绕无人车在自动驾驶中的调头问题进行了深入探讨,并建立了多种数学模型,包括普通调头轨迹、避开人行通道的调头轨迹及避障调头轨迹等。 通过对附件数据进行处理并重新设定直角坐标系后,我们可以将车辆运动分解为x和y方向。基于无人车独特的转向特性,我们构建了一个三阶段的调头路径模型,并通过仿真模拟展示了不同场景下的应用结果(如图3、4所示)。 为了确定控制点的位置,在考虑了各种弧度变化的情况下,计算出了无人车与障碍物之间的最短距离(见图5)。当需要满足所有可能的角度时,我们发现控制点的y坐标需至少为15.8米。这表明在设定调头路径时必须充分考虑到安全因素。 对于问题二,在原有模型的基础上增加了新的边界限制条件,并分析了不同转弯角度对左右边界的距离影响,从而判断是否需要倒车(见图6)以确保行驶的安全性与可行性。 当涉及到障碍物的避让时,我们分别考虑了仅存在F和D、G和D以及所有障碍同时存在的几种情况(如图7至9所示)。通过调整模型参数,使无人车能够有效避开这些静态或动态移动中的潜在危险区域,并保证其路径规划的安全性和有效性。 进一步地,在问题四中探讨了结合人行通道与障碍物的综合影响。当仅有D和人行道时,我们提出了新的修正方案(如图10所示);而面对全部存在的复杂情况,则进行了更深入的模型优化处理,以确保无人车能够顺利避开所有潜在威胁。 针对动态变化中的障碍物问题,在第五个研究阶段中设计了G和F两个障碍物的具体移动路径,并据此更新了原有的避障策略(见图12)。采用遍历算法来寻找最优解,使车辆在复杂环境中仍能实现高效且安全的调头操作。 最后,通过使用七段S型曲线模型分析求解效率与时间之间的关系,确定了解决方案的最佳执行周期长度(如图13所示),这为提高无人车的实际应用性能提供了重要的参考依据。 综上所述,本段落的研究成果不仅为解决自动驾驶中的车辆调头问题提供了一套全面且高效的解决方案,同时也为进一步推动该领域的技术进步奠定了坚实的理论基础。
  • 作业改进自适应遗传算法.pdf
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    本论文探讨了针对作业车间调度问题的一种改进型自适应遗传算法。通过优化遗传操作和引入动态参数调整策略,有效提升了算法求解效率与质量,为复杂调度场景提供了一种新的解决方案。 本段落提出了一种改进的自适应遗传算法来求解作业车间调度问题。该方法在保留当前代中的最优个体的同时,引入了交叉与变异的概率机制。通过开发相应的工程应用软件包,显著提升了算法的收敛速度,并且能够在搜索过程中自动调整交叉概率和变异概率,更好地满足实际工程需求。
  • 量子鲸鱼优化算法在作业应用.pdf
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    本文探讨了量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题中的创新应用,通过实验验证其高效性和优越性。 为了克服基本鲸鱼优化算法(WOA)在解决作业车间调度问题时存在的收敛精度低及容易陷入局部最优的缺点,本段落提出了一种量子鲸鱼优化算法(QWOA),并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明以及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例进行实验发现,与基本鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法(CS)和灰狼优化算法(GWO)相比,量子鲸鱼优化算法在最小值、平均值及寻优成功率等方面表现出更佳的结果。研究表明,量子鲸鱼优化算法能够显著提高解决作业车间调度问题的收敛精度,并具备更强的全局搜索能力以及跳出局部最优的能力。
  • 改进遗传算法在有时间窗应用.pdf
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    本文探讨了遗传算法在解决具有时间窗口约束的车辆路径规划问题上的优化与改进策略,旨在提高物流配送效率。 本段落基于对带有时间窗的车辆调度问题进行分析后,建立了一个相应的数学模型,并为不同时间段设计了惩罚函数。我们还开发了一种针对该类问题的遗传算法,采用了自然数编码的方式并改进了传统的交叉运算方法以保护优秀基因在操作过程中的完整性,从而增强了算法优化搜索的能力。最后通过具体案例进行了仿真计算,探讨了载重体积限制和时间窗口约束对车辆调度的影响,并验证了所提出算法的有效性。