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摘要

柔性作业车间加工机器与配送AGV双资源集成调度问题

随着制造业向自动化、智能化的转型发展，配送AGV被广泛应用于柔性作业车间

场景，以实现物料按需供应的精益性和上线配送的高效率。为此，含有配送AGV的柔

性作业车间调度问题更代表了智能车间、数字化工厂的真实情景，柔性作业车间的加

工机器与配送AGV双资源集成调度问题，对于揭示和发现数字化工厂背景下柔性作业

车间调度的新模型和新方法，具有显然的研究价值和现实意义。

含有配送AGV的柔性作业车间调度问题，首先，需要解决经典柔性作业车间的加

工零件及加工机器的协调调度问题，还需考虑AGV的分派策略及AGV路径规划等对

柔性作业车间调度的影响；其次，经典的柔性作业车间调度模型求解属于NP难，配送

AGV相关主要决策增加了更多的约束条件，二者加剧了含有配送AGV的柔性作业车

间调度问题建模复杂性和求解难度。

论文在同类研究文献综述的基础上，梳理了含有配送AGV的柔性作业车间调度理

论基础，研究了区别于经典的柔性作业车间调度问题，配送AGV在柔性作业车间场景

的主要决策包括：AGV的驻留模式选择、AGV的分派策略选择、AGV的冲突调节策

略选择以及AGV路径规划决策。

论文考虑了AGV无冲突路径规划和AGV分派策略差异，以最大完工时间最小化

为目标函数，分别建立了AGV随行分派策略和分布共享分派策略下的柔性作业车间加

工机器及配送AGV双资源集成调度模型，使建模过程更贴近智能化柔性作业车间的实

际情况。进而，基于直角坐标系的栅格地图，构建了含有配送AGV的柔性作业车间工

作场景；提出了融合A*算法的自适应遗传算法，求解所构建的集成调度模型，即首先

给出了工序、加工机器、配送AGV的三层编码图，构建了融合A*算法的自适应遗传

算法的逻辑框架；进而，应用A*算法获得多AGV无冲突路径方案，最终给出不同分

派策略下的调度甘特图。模型参数敏感性分析表明，不同的配送规模、不同AGV分派

策略下，所建立的模型均有效。算法性能分析表明，改进的融合A*算法的自适应遗传

算法在解的质量、收敛性和均匀性方面，均比遗传算法和差分进化算法表现良好。

关键词：

柔性作业车间调度；双资源集成调度；AGV分派策略；自适应遗传算法

Abstract

TheDual-resourceIntegratedSchedulingProblemofProcessingMachine

andDistributionAGVinFlexibleJobShop

Withthetransformationdevelopmentofthemanufacturingindustrytowardsautomation

andintelligence,AGVsfordistributionarewidelyusedinflexiblejobshopscenariosto

achieveleanmaterialsupplyondemandandhighefficiencyofonlinedistribution.Therefore,

containAGVflexiblejob-shopschedulingproblemismorerepresentativeoftheintelligent

workshopandrealsituationofdigitalfactory,flexiblejobshopprocessingmachinesand

distributionofAGVdoubleresourcesintegratedschedulingproblem,torevealandfound

underthebackgroundofdigitalfactorynewmodelandnewmethodofflexiblejobsho