环形RGV调度优化：算法与效率提升策略

本文主要探讨了自动化仓库中环形轨道RGV（Rail Guided Vehicle，有轨制导车辆）的控制策略算法。随着控制工程、机电一体化和信息技术的快速发展，物流系统正朝着高度自动化和智能化的方向转变。RGV系统作为一种集成多种高新技术的设备，不仅作为立体仓库的辅助设备，还可以独立运作，已在现代物流体系中发挥着重要作用。 环形轨道RGV相较于直线往复式系统，具有更高的运行效率，然而封闭式的轨道设计可能导致运行过程中的拥堵问题，从而影响整体效率。因此，研究如何有效地调度环形轨道RGV以提高其运行效率，成为物流行业发展的关键挑战。 文章引用了聂峰和程珩的工作，他们提出了基于顺序排队原则和就近算法的调度策略，旨在优化RGV的作业入库效率。晏鹏宇和杨乃定进一步采用混合启发式算法，结合遗传和禁忌搜索，寻求自动化制造单元中最小完工时间的调度解决方案。 陈华的研究则关注于救灾物资自动化立体仓库，构建了一个基于区域划分的2-RGV调度问题的混合整数线性规划模型，目标是减少物料的总出库时间，利用混合遗传算法解决这一问题。顾红、邹平和徐伟华针对环形穿梭车的工作特性，设计了一种基于自学习和改进遗传算法的实时调度策略，考虑了起停、等待和复合作业对搬运能力的影响，以实现多目标优化调度。 徐伟华和熊坚的研究着重于在满足生产需求的前提下，根据穿梭车搬运能力最大化原则进行任务排队，并探讨了混合算法在环形轨道RGV系统调度优化中的应用。南京理工大学的江唯、何非、童一飞和李东波等人对此领域进行了深入研究，提出了更为精细的混合算法，以解决环形轨道RGV的实际运营难题。 总结来说，本文的核心内容围绕环形轨道RGV的调度策略展开，通过理论分析和实证研究，探索了如何通过优化算法来提升系统的运行效率，适应现代物流系统对自动化、高效的要求。这些研究成果对于推动物流行业的技术创新和实际应用具有重要意义。