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中国科学院沈阳自动化研究所张浩获国家专利权

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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利一种考虑最优路径的装配车间机器与AGV联合调度方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119668214B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411765237.9,技术领域涉及:G05B19/418;该发明授权一种考虑最优路径的装配车间机器与AGV联合调度方法是由张浩;张月;徐志刚;王军义;徐永利;杨明毅设计研发完成,并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

一种考虑最优路径的装配车间机器与AGV联合调度方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种考虑最优路径选择的特种装配车间机器与AGV联合调度优化方法,包括以下步骤:根据车间装配过程,初始化配置参数;总装车间机器与AGV调度方案为解,建立考虑AGV运输最优路径的机器与AGV联合调度多目标优化模型;设计多目标学习型人工蜂群算法;通过迭代计算对调度方案进行优化,最终得到多个符合生产实际的优化调度方案。本发明与传统调度模式相比,考虑了AGV运输时最优路径的选择,大幅度提高了特种装配车间的调度效率和准确率,为车间调度提供合理有效的调度方案的同时降低了调度时间成本和能源成本,提高装配车间的整体生产效率、减少订单延期情况,实现企业的降耗增效。

本发明授权一种考虑最优路径的装配车间机器与AGV联合调度方法在权利要求书中公布了:1.一种考虑最优路径的装配车间机器与AGV联合调度方法,其特征在于,包括以下步骤: 1根据特种装配车间机器与AGV联合调度过程,启发式初始化调度方案; 2通过A*算法和时间窗对AGV运输任务寻求无冲突的最短时间路径选择,基于最短时间路径通过多目标学习型人工蜂群算法对调度方案进行优化调整; 3选择优化后的装配车间机器与AGV联合调度方案进行生产调度; 所述步骤1包括以下步骤: 1.1初始化AGV和机器加工过程的调度信息; 1.2设定机器总数为M,机器编码为m,m∈1,M,AGV总数为W,AGV编码为w,w∈1,W,设定一批订单要求生产n种工件,每种工件需要J道工序,工序编号为j,j∈1,J,对该订单调度方案进行编码,形成一个n×2×J+1维度的实数向量,每个个体代表一种调度方案,个体的维度顺序代表调度方案中机器与AGV的在加工过程中的顺序,一个工件的加工过程的调度方案编码形式为X=|jw,jm,jw,jm,...,jw|,则个体的实数向量形式为[X1,X2,...,Xn]; 1.3根据初始化的调度信息,启发式创建初始种群随机在设定范围内产生N个个体,即N个特种装配车间调度方案; 所述步骤1.3包括以下步骤: 1.3.1根据调度信息,随机生成生产工序序列; 1.3.2依次遍历生产工序序列中的AGV和机器; 1.3.3判断是否完成遍历,若完成,则输出当前包括工序序列、AGV序列以及机器序列的个体;否则,遍历当前空闲AGV; 1.3.4计算每个AGV的到达时间,选择到达时间最短的AGV编号,生成AGV序列; 1.3.5遍历加工过程需要的所有可选机器,并计算在每个可选机器上的完工时间,生成完工时间最短的机器编号,生成机器序列,并返回步骤1.3.3; 所述步骤2包括以下步骤: 2.1初始化人工蜂群算法参数中的最大迭代次数Tmax、个体未改进代数L以及个体总数N作为种群规模; 2.2判断当前的迭代次数达是否达到最大次数Tmax,如果达到,则停止迭代,输出调度方案;否则,执行步骤2.3; 2.3利用A*算法求解每个个体在无路径冲突下的的最短路径; 2.4记录无路径冲突下的每辆AGV的每个运输任务的运输时间和路径,生成新的个体; 2.5根据新个体的数量,判断是否生成非支配排序层次,如果未生成,则执行步骤2.6,否则,对种群PN进行快递非支配排序,并计算拥挤度距离,对拥挤度距离进行排序,保留顺序满足阈值的个体: 2.6将产生的新个体融入PN形成新的种群Pnew,规模为N个; 2.7建立装配车间机器与AGV联合调度的优化模型; 2.8基于优化模型,按照目标值支配关系的层次按顺序对Pnew进行筛选; 2.9当前的迭代次数加1,返回步骤2.2; 所述装配车间机器与AGV联合调度的优化模型的调度优化目标函数包括:考虑生产效率的最小化最大完工时间,定义为f1;考虑能源成本的最小能源消耗,定义为f2;考虑客户满意度的最小化总延期定义为f3,具体为: 1设定为第i个工件的最后一道工序的完成时间,其中FMtiJm表示第i个工件的最后一道工序的机器加工结束时间,htmL表示AGV从最后一道工序的加工机器m运输到成品区所需时间,则最小化最大加工时间表示为: 其中,i=1,2,…,n为工件的索引,j=1,2,…,J为工件工序的索引; 2设定f21为机器和AGV加工过程中的负载能耗,f22为机器和AGV加工过程中的空载能耗,最小化能源总消耗表示为: f2=f21+f22 其中,SMtijm表示第i个工件的第j道工序在机器m上的开始加工时间,FMtijm表示第i个工件的第j道工序在机器m上的结束加工时间,SAtijw表示第i个工件的第j道工序在AGVw上的运输开始时间,FAtijw表示第i个工件的第j道工序在AGVw上的运输结束时间,SMt'ijm表示第i个工件的第j道工序在机器m上的加工结束后的空载开始时间,FMt'ijm表示第i个工件的第j道工序在机器m上的加工结束后的空载结束时间,SAt'ijw表示第i个工件的第j道工序在AGVw上的运输任务的空载开始时间,FAt'ijw表示第i个工件的第j道工序在AGVw上的运输任务的空载结束时间,EMe、EMne表示机器的负载能耗和空载能耗,EAe、EAne表示AGV的负载能耗和空载能耗; 3最小化总延期: 其中,Ci、Di分别表示工件i的完工时间、交货期。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院沈阳自动化研究所,其通讯地址为:110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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