[發(fā)明專利]一種基于響應面和遺傳算法的AGV系統(tǒng)優(yōu)化配置方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010920092.0 | 申請日: | 2020-09-04 |
| 公開(公告)號: | CN112084708B | 公開(公告)日: | 2022-08-19 |
| 發(fā)明(設計)人: | 付建林;丁國富;張劍;江海凡;郭沛佩;江磊 | 申請(專利權(quán))人: | 西南交通大學 |
| 主分類號: | G06F30/27 | 分類號: | G06F30/27;G06F30/15;G06F111/04;G06F111/06 |
| 代理公司: | 成都信博專利代理有限責任公司 51200 | 代理人: | 卓仲陽 |
| 地址: | 610031 四川省*** | 國省代碼: | 四川;51 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 響應 遺傳 算法 agv 系統(tǒng) 優(yōu)化 配置 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種基于響應面和遺傳算法的AGV系統(tǒng)優(yōu)化配置方法,主要針對制造系統(tǒng)中AGV系統(tǒng)的優(yōu)化配置問題,該方法首先采用離散事件建模與仿真技術(shù)模擬AGV系統(tǒng)運行,然后用靈敏度分析來分離AGV系統(tǒng)的設計變量,隨后采用析因?qū)嶒灪晚憫娣椒▉順?gòu)建AGV系統(tǒng)的二次多項式數(shù)學擬合模型,得到多目標性能優(yōu)化數(shù)字模型,最后用NSGA?II遺傳算法來求解多目標優(yōu)化解,進而得到AGV系統(tǒng)優(yōu)化配置參數(shù)。本發(fā)明的方法簡潔高效,能夠?qū)GV系統(tǒng)進行合理配置,節(jié)省AGV系統(tǒng)的配置成本,提高AGV系統(tǒng)的運行效率。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于AGV系統(tǒng)應用領(lǐng)域,具體涉及一種基于響應面和遺傳算法的AGV系統(tǒng)優(yōu)化配置方法。
背景技術(shù)
AGV(Automated Guided Vehicle)作為一種集成了多種先進技術(shù)的柔性智能物流裝備,在制造系統(tǒng)和物流倉儲等領(lǐng)域得到越來越多的應用,以多AGV組成的AGVs(AutomatedGuided Vehicles system)物流系統(tǒng)正在成為車間物流自動化、柔性化配送的常態(tài),在提升制造系統(tǒng)效益以及降低成本方面發(fā)揮了巨大的作用。其中AGV系統(tǒng)的配置與設計非常重要,對AGV能否在制造系統(tǒng)中高效發(fā)揮作用至關(guān)重要,然而由于AGV系統(tǒng)具有眾多變量且具有高度的復雜性、動態(tài)性和隨機性特點,如何對AGV系統(tǒng)進行最佳設計與配置是不明確且困難的,目前并沒有十分完善的方法。
當前解決AGV系統(tǒng)優(yōu)化設計與配置的方法一般有:數(shù)學解析的方法和基于仿真的方法。采用數(shù)學解析方法的有:將AGV車輛配置問題表述為二進制整數(shù)規(guī)劃模型,并用枚舉算法求解;采用混合整數(shù)規(guī)劃方法求解最佳AGV配置;用統(tǒng)計學方法建立回歸模型來評估車間需要的AGV數(shù)量;采用排隊論模型進行AGV配置規(guī)劃問題;將解析法與灰狼優(yōu)化算法相結(jié)合研究AGV車輛配置問題。數(shù)字解析的方法具有顯示表達式可以明確求解,不過通常只適于特定的簡化模型,難以完全表征AGV系統(tǒng)的復雜性和真實性。一般采用基于仿真的方法,如建立了一個基于SIMAN的仿真模型來研究物料搬運所需AGV數(shù)量;建立數(shù)學估算與仿真優(yōu)化組成的仿真優(yōu)化模型求解柔性制造環(huán)境下AGV車輛規(guī)模問題;采用仿真和遺傳算法結(jié)合求解裝配車間不同AGV的最佳配置問題。
基于仿真方法的優(yōu)點在于能夠最真實地表征AGV系統(tǒng),但由于以下原因,在尋求最佳配置方案同樣面臨問題:首先,由于制造過程復雜,只能通過帶噪聲的隨機仿真來估計。其次,當有許多變量需要確定時,參數(shù)空間可能非常大,因此,該問題需要大量的仿真觀測來確定最優(yōu)解,這在實際計算中是無法負擔的。第三,當同時考慮多個目標時,多個目標之間的權(quán)衡使得問題更加困難。因此有必要開發(fā)一種方法,可以快速求解在多個目標下的最優(yōu)解決方案并具有合理的計算量。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于結(jié)合離散事件建模與仿真技術(shù),析因?qū)嶒灧椒ǎ瑓?shù)敏感性分析,響應面方法與多目標遺傳優(yōu)化算法,為制造系統(tǒng)中AGV系統(tǒng)的優(yōu)化配置提供一種簡潔高效的方法。為此本發(fā)明提供了一種基于響應面和遺傳算法的AGV系統(tǒng)優(yōu)化配置方法。
本發(fā)明的一種基于響應面和遺傳算法的AGV系統(tǒng)優(yōu)化配置方法,具體步驟如下:
步驟1:AGV系統(tǒng)建模、仿真及參數(shù)辨識;
(1)基于離散事件建模與仿真技術(shù)建立AGV系統(tǒng)仿真模型,并進行參數(shù)設置與配置,邏輯運行采用二次開發(fā),對工藝過程和物流過程進行模擬,并校驗仿真模型。具體實現(xiàn)就是在西門子PlantSimulation系統(tǒng)仿真軟件環(huán)境中,按離散事件建模與仿真方法,建立了制造系統(tǒng)及AGV系統(tǒng)的仿真模型,首先建立物流路徑、AGV、加工中心、緩沖區(qū)、工件出入口等模型,然后進行生產(chǎn)計劃的配置,工件工藝表的編輯,加工中心參數(shù)設置,AGV參數(shù)配置等,最后利用simTalk語言二次開發(fā)實現(xiàn)系統(tǒng)的工藝過程和物流過程的邏輯控制,實現(xiàn)整個制造過程與物流過程的仿真,并對仿真模型進行了校驗。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于西南交通大學,未經(jīng)西南交通大學許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202010920092.0/2.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。





