强化学习下浅充浅放充电策略AGV调度研究
Research on AGV scheduling of shallow charging and shallow discharging charging strategy under reinforcement learning
上海海事大学 物流研究中心, 上海 201306
摘要
针对自动化集装箱码头自动导引车(Automatic Guided Vehicle，AGV)调度中的充电问题，考虑浅充浅放充电策略构建了混合整数优化模型。该模型以最小化AGV最终完工时间为目标，在考虑AGV电池电量变化以及AGV不同状态耗电差异的约束下，利用AGV空闲时间和一个作业循环结束时间补电，减少AGV充电次数，进而减少总完成时间。模型采用Wolf-PHC强化学习进行求解，并分别与GAMS求解器、Q-learning算法及遗传算法(Genetic Algorithm，GA)求解结果进行比较，以验证模型的有效性和算法的优越性。算例分析表明在浅充浅放充电策略下AGV利用效率较高，且Wolf-PHC与GA的结合对模型求解效果更佳。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(72271125)
上海市青年科技英才扬帆计划(21YF1416400)
上海市青年科技启明星计划项目(21QB1404800)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0057
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第10期
发布历史
[2024-07-05] 优先出版
引用本文
赵锐, 梁承姬. 强化学习下浅充浅放充电策略AGV调度研究 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (10). (2024-07-12). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0057. (Zhao Rui, Liang Chengji. Research on AGV scheduling of shallow charging and shallow discharging charging strategy under reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (10). (2024-07-12). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0057. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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