AGV路径优化和实时调度是当前AGV的热点研究领域。
1.数学规划方法AGV选择最优任务和最优路径,可以归结为一个任务调度问题。实际应用的方法主要有整数规划、动态规划、Petri方法等。在小规模调度的情况下,这种方法可以获得较好的调度效果,但随着调度规模的增大,求解问题的时间呈指数增长,这限制了该方法在负责任的大规模实时路由优化调度中的应用。
2.仿真方法的仿真方法是对实际调度环境进行建模,对AGV调度方案的实现进行计算机仿真和仿真。该方法具有离散事件仿真方法、面向对象的仿真方法和三维仿真技术。
3.人工智能AI AGV调度处理的方法被描述为一组满足在寻找最优解的约束的解决方案。它采用了多种搜索技术,力求给一个满意的解决方案采用知识表示技术,包括人的知识,在同一时间。具体方法专家系统方法,遗传算法,启发式,神经网络算法。
