丁飞阳 张逸博 邱洪斌 陈勇

（浙江工业大学机械工程学院 浙江省杭州市 310032）

随着控制工程、信息技术、机电一体化等多个领域的快速发展，工业与新兴制造业开始向自动化、无人化、智能化发展，RGV（railguidevehicle）轨道式自动引导车作为一种集各种高新技术于一体可自主运行的系统，被广泛应用于现代化生产流水线中。RGV可用于各类高密度储存方式的仓库，其通道可设计成任意长。使用RGV 可以提高整个仓库储存量，并且代替传统叉车驶入巷道，使其安全性更高。RGV 的应用可以有效提高仓库的运行效率，并且可以十分方便地与其他物流系统实现自动连接，按照计划进行物料的输送。

如何合理调度RGV，提高 RGV 系统的运行效率，是促进制造业高速发展的一个重要问题。目前有刘丰瑞等人提出的基于各种模型而形成的高效率调度策略[1]；Liu YK 等人研究了RGV-CNC 系统的作业策略[2]；Dotoli M 和Fanti MP 研究了RGV 系统的死锁[3]；冯倩倩等人针对两道工序的调度问题，以CNC 任务分配和RGV 路径为决策变量，以物料剩余加工时间和RGV 状态建立了对应的数学模型[4]；江唯等人建立了以RGV 路径最短和移动过程中堵塞最少为目标的优化模型[5]；张明鹏等人以RGV 移动用时最短和RGV等待与工作时间最短为目标，得到了鲁棒性较好的调度策略[6]；徐晓龙得出了RGV 在CNC 加工一道和两道工序情况下的最优路径[7]。

针对本文相同或类似背景问题，也已经有许多人建立了各式的算法和模型。牛艺璇设计了混合编码粒子群优化的约束优化模型，虽然求解速度块，但是推广性差，对于更为复杂的调度情况其搜索精度会下降，容易陷入局部最优解或者无法得到可行解[8]；……