《表1 0 FPA及其改进算法求解集成3台AGV的作业车间调度结果统计》

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《基于改进花授粉算法的共融AGV作业车间调度》

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采用IFPA求解集成3台AGV的作业车间调度问题，得到如图18和图19所示的最优调度方案和目标函数收敛曲线。为进一步证明IFPA求解多台AGV集成调度问题的性能，采用IFPA、GA和FPA分别求解集成3台AGV的车间调度问题50次，得到如表10所示的最优解、最差解和平均解统计结果。图18所示的调度方案工件加工的安排过程如下:首先安排在机器m2加工工件4第一道工序，此时3台AGV均在原料库，选取AGV1作为配送任务的小车。“m0m0m2”表示AGV1将工件4从原料库运输到机器m2；然后安排在机器m3加工工件3第1道工序，此时AGV1占用，其余两台AGV空闲，选取AGV3作为配送小车，从原料库配送到机器m3，表示为“m0m0m3”；其次安排工件6第1道工序在机器m2上加工，此时只有AGV2空闲，因此选取其作为配送小车，将工件6从原料库运送到机器m2，表示为“m0m0m2”，此时工件4的第1道工序在机器m2完工，AGV2将工件4配送到机器m1上加工第2道工序，表示为“m2m2m1”。与集成单台AGV的车间调度不同的是，集成多AGV的车间调度同一时刻多个工件可同时配送，这有助于提高加工设备的利用率和工件的加工效率。从图19可看出，目标函数在开始阶段下降较快，中后期下降缓慢，说明IFPA很好地平衡了全局搜索和局部开发能力，在迭代前期依赖丰富的全局搜索行为锁定最优解可能存在的区域，迭代中后期着重局部开发，依靠多种跳出局部极小值的机制不断进行邻域挖掘，最终收敛到最优解。对图19作进一步分析，可看出集成3台AGV的车间调度最大完工时间为548，而图17所示的集成两台AGV的车间调度最大完工时间的最小值为578。由此可见，增加一台AGV对集成调度的结果影响并不显著。虽然随着AGV数量的增加，最大完工时间减少幅度变得平缓，但是多AGV物流系统不但增加了系统的柔性，而且提高了系统的鲁棒性，倘若其中一台甚至多台AGV发生故障时，生产系统仍可正常工作。另一方面，AGV数量的增加也将导致AGV之间路径冲突的可能性大幅增加，因此需要根据车间生产情形、初期投资成本、系统维护成本等综合因素确定最合适的AGV数量。