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AGV路线与调度该如何解决?

发布日期:2019-09-05
编辑:爱特佳自动化
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随着人工智能的兴起,很多行业正处在一个从有人到无人的变革期,物流行业同样处在经历从全人工到全自动化的历史转折点。物流行业快速、爆发式裂变的,不仅仅是模式和资本,还有科技创新。云计算、大数据、人工智能、物联网等新技术将不断地颠覆快递业运营模式和管理理念。立足于智能化物流发展的现状,从人工智能对物流行业的影响,指出了物流业发展走向智能化遇到的一系列问题,并就人工智能环境下物流业如何好的发展提出了针对性的建议,即完善物流管理机制,健全物流信息标准化,发展物流大数据技术,加强智能化物流人才的培养。

AGV领域

物流AGV路线优化和实时调度是当前AGV领域的一个研究热门。

1. 数学规划方法 AGV选择佳的任务及佳路径,可以归纳为一个任务调度问题。实际用中的方法主要有整数规划、动态规划、petri方法等。在小规模调度情况下,这类方法可以得到较好的结果,但是随着调度规模的增加,求解问题耗费的时间呈指数增长,限制了该方法在负责、大规模实时路线优化和调度中应用。

2. 仿真方法 仿真方法通过对实际的调度环境建模,从而对AGV的一种调度方案的实施进行计算机的模拟仿真。实用中采用的方法有离散事件仿真方法、面向对象的仿真方法和3维仿真技术。

3. 人工智能方法 人工智能方法把AGV的调度过程描述成一个在满足约束的解集搜索优解的过程。它利用常识表示技术将人的常识包括进去,同时使用各种搜索技术力求给出一个令人满意的解。具体的方法有专家系统方法、遗传算法、启发式算法、神经网络算法。

人工智能因其强大的数据运算能力的支撑,在各行各业都发挥着越来越重要的作用,物流业也因得益于人工智能技术的发展,发生了颠覆性的变化。借助人工智能技术的支撑,物流行业可将其运营模式从被动行为转变为积极主动的预测模式,以较低的成本在后台系统、运营和面向客户的活动中产生好的洞察。

本文网址:/news/449.html

相关标签:AGV路线,人工智能,AGV领域

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