搬运机器人多场景任务调度与仿真平台开发
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翁迅(1979—),男,北京邮电大学讲师,博士。E-mail:wengxun@bupt.edu.cn

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科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目(编号:2021ZD0114204);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(编号:2020RC15);邮政行业人才发展研究课题(编号:202101)


Exploration of multi scene task scheduling and simulation experiment platform for materials transportation robots system
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    摘要:

    目的:验证基于实际订单数据的搬运机器人的任务调度和算法测试平台可行性。方法:通过自主搭建的仿真实验验证平台,以物流中心中典型的仿真场景——存在任务分级的多拣选机器人任务分配策略场景为例,设计基于记忆精英种群的灾变自适应大邻域搜索算法。结果:相比ALNS算法,MEPCALNS算法效率平均提升3.16%。结论:通过算法优化研究和各种场景的模拟运行比较,证明了平台在算法验证方面的价值,说明MEPCALNS算法在典型场景下的有效性。

    Abstract:

    Objective: Verify the feasibility of the task scheduling and algorithm test platform of the materials transportation robots system based on the actual order data. Methods: This paper discusses the design of simulation experiment through the independently developed platform, focusing on the typical scenarios of pharmaceutical logistics. Aiming at the logistics scenario of task allocation strategy of multi robot with task classification, the Memory Elite Population based Catastrophe Adaptive Large Neighborhood Search(MEPCALNS) algorithm is designed. Results: Compared with ALNS algorithm, the efficiency of MEPCALNS algorithm is increased by 3.16% on average. Conclusion: By means of algorithm optimization research and simulation operation comparison of various scenarios. The value of the platform in algorithm verification is proved, which shows the effectiveness of MEPCALNS algorithm in typical scenarios.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

翁迅,张经天,胡晓.搬运机器人多场景任务调度与仿真平台开发[J].食品与机械,2022,38(7):122-127.
WENG Xun, ZHANG Jing-tian, HU Xiao. Exploration of multi scene task scheduling and simulation experiment platform for materials transportation robots system[J]. Food & Machinery,2022,38(7):122-127.

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