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| 稿件标题： | 基于改进遗传算法的多AGV两阶段调度方法 |
| 稿件作者： | 周康渠1，潘远航2，熊维清3 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.S1.054 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | AGV；两阶段调度；路径规划；改进遗传算法；时间窗模型 |
| 文章摘要： | 为了提高多AGV无碰撞路径规划方案的有效性及运算效率，提出一种基于改进遗传算法的两阶段调度方法。采用蚁群算法得到的精英种群作为遗传算法的初始种群，提升算法精度和效率，将改进的遗传算法与时间窗模型结合，提前预判多AGV路径上节点占用情况，根据生产任务需求和AGV优先级，对冲突做出快速反应，有效避免多AGV运行时的碰撞冲突。将研究结果应用到J公司电驱动系统装配车间多AGV线边物流运输，论文所提两阶段调度方法有效、模型运算效率显著提高。 |
| 稿件基金： | 重庆理工大学国家“两金”培育项目(2023PYZ022)；重庆理工大学科研启动项目(2023ZDZ046)；重庆市工业和信息化重点专项资金项目“新能源汽车核心部件创新示范智能工厂” |
| 引用本文格式： | 周康渠，潘远航，熊维清.基于改进遗传算法的多AGV两阶段调度方法［J］.兵器装备工程学报，2024,45(S1):333-339. ZHOU Kangqu， PAN Yuanhang， XIONG Weiqing.MultiAGV twostage scheduling method based on improved genetic algorithm［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2024,45(S1):333-339. |
| 刊期名称： | 2024年增刊1期 |
| 出版时间： | 2024年7月 |
| 收稿日期： | 2024-02-08 |
| 修回日期： | 2024-03-04 |
| 录用日期： | 2024-04-14 |
| 上线时间： | 2024年7月25日 |
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