计算机工程

作者：李晓辉, 资湖海, 徐坷鑫, 牛樱清, 赵毅, 董媛

单位：长安大学电子与控制工程学院, 陕西 西安 710064

关键词：柔性作业车间调度,自动导向小车,充电,基因算法,自适应变邻域搜索算法

基金：国家重点研发计划(211224210062); 工信部国家物联网重点研发项目(2019ZDLGY03-01)

在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中, 多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时, 充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调度问题。综合考虑制造单元加工时间、AGV小车搬运时间以及AGV小车充电情况等约束条件, 以优化最大完工时间为目标。针对此问题建立数学模型, 将文化基因算法和自适应变邻域搜索算法相结合提出一种混合文化基因算法。该算法采用文化基因算法作为框架, 并引入基于析取图的关键路径方法, 以解决制造单元和AGV小车滞空率高的问题。同时, 为了提高算法的寻优能力, 避免陷入局部最优解, 利用自适应变邻域搜索对当前迭代中的最优解进行改进。针对模型特点, 设计多种打破重组的邻域结构, 以实现算法求解最优值的目标。仿真实验结果表明, 该算法具有寻找最优解的能力且整体性能优于所对比的算法, 验证了该算法的有效性。

来源：2025年第4期

《计算机工程》期刊编辑部

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