论文阅读|AGV调度优化研究综述

Posted 2021-09-07 码丽莲梦露

《自动导引车调度优化研究综述》

系统仿真学报/2020/西南交通大学

1 AGV调度问题定义

       AGV 调度问题可描述为：制造系统中存在多个物料运输任务，多个 AGV 小车，在一定的约束条件下，需要将物料运输任务合理分派给各个 AGV 小车并指定执行先后顺序，选择最优运行路径，同时进行动态情况下的实时调度来完成 物料运输任务，使整个系统满足一定的性能优化指 标。

        常采用的目标性能指标一般包括：任务完成时间最短、拖期延迟最小、AGV 利用率最高、物流成本最低等单个目标或者多个优化目标。

        约束条件一般有：AGV 负载容量限制、AGV 电量有限、AGV 方向限制、运输任务顺序关系、 缓冲容量限制等。

        AGV静态调度、动态调度、同时调度（资源联合调度）问题分类及特点：

2 AGV调度问题的研究方法

         研究方法主要有传统分析方法、建模与仿真方法、智能优化方法、混合优化方法等。

2.1 传统分析方法

2.1.1 数学精确求解方法

        整数规划、混合整数规划、分支定界等方法。

        能在全局范围内获得最优解，但只能求解小规模问题。

2.1.2 基于调度规则/策略方法

        包括最大输出队列、最短/ 最长旅行时间/距离、最小剩余输出队列空间、最 近/最远 AGV、最长闲置 AGV 等规则。

        具有较低的时间复杂性，易于实现，同时针对系统动态变化具有一定的及时反应能力，但解的质量一般。

2.1.3 基于排队论的方法

        将 AGV 调度问题表述为排队论模型进行求解。

        由于排队论模型需要满足其随机规则与定义，另外复杂的排队论模型求解很难，因此实际应 用中非常受限。

2.2 建模与仿真方法

2.2.1 基于Agent方法

        多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)具有分布式人工智能的特点，利用单个 Agent 的自治、 自主和自决策的特点，通过多个 Agent 的合作来获得群体智能，可用来解决 AGV 调度优化问题，一 般采用合同网协议或改进的合同网协议作为Agent 间的协商机制。 

        与其他方法相比更能体现系统实时性和动 态适应性，具有较好的鲁棒性和柔性，具有更好的 冲突消解策略，其主要问题在于如何建立知识库， 通过多个 Agent 的有效协作来获得群体智能，另外 其标准化不够导致很多重复工作。

2.2.2 基于Petri网方法

        Petri 网模型作为一种有效的图形化建模和描 述工具，能够较好地表达 AGV 调度系统各类元素 的逻辑状态变迁情况。

2.3 智能优化算法

        利用遗传算法、粒子群算法等，根据调度过程的特点进行设计，可以得到一个还不错的满意解，但容易陷入局部最优和早熟。