Volume 3,Issue 5
智能制造多机器人协同调度优化算法及产线仿真验证
针对智能制造车间中加工机器人与搬运机器人（AGV）资源耦合、调度效率低的问题，建立了以最大完工时间和系统总能耗为优化目标的多机器人协同调度模型，综合考虑工序约束、加工机器人选择与搬运任务分配。提出一种强化学习引导的自适应混合遗传算法：采用工序-加工机器人-搬运机器人三层编码，引入Q学习算子对交叉与变异概率进行自适应调整，并设计变邻域局部搜索增强寻优能力。基于扩展算例与数字孪生产线仿真平台进行验证，结果表明，所提算法在最大完工时间和总能耗上较NSGA-Ⅱ、MOPSO 分别降低约7%和6%，且收敛性与稳定性更优，可为智能制造产线的高效协同调度提供支持。
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