简介:摘要:当前,由于车间物料消耗速率的非线性,存在线边工位缺料、余料堆积、物料配送滞后、配送出错等问题,为此,大量学者对线边物料配送策略展开了研究。考虑物料消耗规律,提出基于混流生产模式的物料配送路径规划策略,采用改进蚁群算法求解以总成本最低为目标的优化模型。基于物料循环配送策略,考虑装配线线边库存的容量约束设计,以线边总库存最小为目标建立了数学规划模型。基于准时制生产方式(JustinTime,JIT),考虑物料中间存储和路径依赖约束设计了物料配送策略,优化了物料配送周期和批次。考虑工位等待、配送执行费用,优化了在定量、定时、即时配送方式下的线边物料配送策略。一种改进的静态装配策略以优化物料配送过程,以物流工人数最小为目标建立整数规划数学模型,并利用改进动态微分进化算法求解。考虑配送次数与线边库存量间的背反关系,建立基于循环物料配送策略的优化模型,降低了配送总成本。考虑成批配送和线边空间利用问题,提出了配送与存储集成的配送策略,同样优化了配送总成本。
简介:摘要:室内场景复杂多变,具有很强的动态性,本文针对室内复杂场景下的移动机器人自主规划路径这一问题展开理论与应用研究。基于传统的路径规划算法,本文提出结合深度强化学习对路径进行规划,提高移动机器人在动态环境下的路径规划能力和避障能力,从而使移动机器人可以在复杂环境中自主完成导航任务。
简介:摘要:本文研究了无人驾驶车辆的动态路径智能规划及协同优化。通过提高车辆自主感知和处理路况信息的能力,避免事故发生;实现车辆行驶路线的动态规划,根据实时交通情况进行调整;采用协同优化算法,提高车队的整体效率和安全性;加强车辆对周围环境的智能认知和响应能力,提高行驶的精确度和可靠性。本文从车辆感知和决策、动态路径规划、协同优化等方面进行研究,并设计相应的算法和系统。通过仿真测试以及在实验室内和真实道路上的实际测试,验证和评估该系统的性能和可行性。该研究为未来无人驾驶汽车的商业化应用提供了更好的技术支持和服务体验,对于推动自动驾驶技术的商业化和普及化,促进汽车行业的智能化具有重要意义。
简介:摘 要:湖羊养殖是生活中常见的养殖方式,为实现连续生产和提高经济效益,确定种公羊与基础母羊的数量关系极为重要。本文选择建立动态规划的模型,结合线性相关 算法,提高湖羊养殖场的空间利用率,合理制定出生产计划。本文建立的动态规划 模型可推广于其它行业,例如:物料存放、其它种群圈养等,提升空间利用率,保障经营者利益最大化。针对问题一,首先,利用线性相关算法求出羊栏数与母羊数的函数表达式,计算得出种公羊数量、基础母羊数量;其次,在Excel中编写函数求解出各时期不同种类羊只之间的数量,估算年化出栏羊只数的范围;最后,年化出栏羔羊数量不低于1500只时,令羔羊数量为1000只,代入基础母羊数与其它变量之间的函数关系式求解出所需羊栏总数,将所求结果与现有标准羊栏数量进行差值计算,最终得到现有标准羊栏的缺口数。针对问题二,由问题一可知现有羊栏为112个,且在连续生产的情况下,通过基础母羊数量与羊栏数的函数表达式求解得出种公羊数量为只、基础母羊数量为只,羊栏占用量为,并给出具体生产计划(主要包括种公羊和基础母羊的配种时机以及数量、羊栏的合理使用方案、年化出栏羊只数等),使年化出栏羊只数量达到最大值。