【摘 要】
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分析研究环形穿梭车(RGV)的工作特点和调度策略,同时考虑其起停、等待、复合作业对搬运能力的影响,创建了环形RGV搬运作业的多目标优化调度数学模型.在此基础上提出了基于自
【基金项目】
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云南省教育厅重点科研基金(09z0020);昆明理工大学人才培养项目(kksy201201144);教育厅重点科研基金(09Z0020,2012Z112)
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分析研究环形穿梭车(RGV)的工作特点和调度策略,同时考虑其起停、等待、复合作业对搬运能力的影响,创建了环形RGV搬运作业的多目标优化调度数学模型.在此基础上提出了基于自学习和改进遗传算法的环形RGV实时调度算法.讨论了调度算法的编码、选择、交叉变异操作规则方法,提出改进种群和妥协解的专家库自学习方法,提高优化计算速度.通过计算仿真和工程验证,证实环形RGV的搬运能力得到有效提高,该模型和自学习算法是可行和有效的.
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