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带时间窗的车间搬运机器人路径优化建模及算法研究

2020-05-25分类号:TP18;TP242

【作者】任剑锋  叶春明  杨枫  
【部门】上海理工大学管理学院  河南财经政法大学计算机与信息工程学院  
【摘要】本文以车间搬运机器人为研究对象,在考虑时间窗的前提下,求解机器人进行物料配送和成品回收场景下的路径优化问题。提出一种强化学习遗传蚁群算法,首先利用扫描法求解初始搬运机器人的数量,并将子路径节点的几何中心设置为虚拟节点,利用嵌入遗传算子的蚁群算法求解连接虚拟节点的最优路径,再利用强化学习算法求解子路径的最优结果;最后将基本成本、运输成本和时间惩罚成本的加权和作为目标解,并最终求出满足约束条件的最优解。通过与基准问题求解结果对比,验证了强化学习遗传蚁群算法的优越性。
【关键词】搬运机器人  强化学习遗传蚁群算法  路径优化
【基金】国家自然科学基金资助项目(71840003);; 上海理工大学科技发展资助项目(2018KJFZ043)
【所属期刊栏目】运筹与管理
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