¿Qué intensidad tiene la competencia de modelado matemático de MathorCup? ¿Cuál es la diferencia entre la pregunta A, la pregunta B, la pregunta C y la pregunta D?
Con el rápido desarrollo de nuevas tecnologías y el aumento de los costos laborales, los almacenes no tripulados se han convertido gradualmente en la tendencia de desarrollo y el objetivo general de los sistemas automatizados de gestión logística de almacenes. En las especificaciones técnicas de los almacenes no tripulados, el problema de programación de la producción de los robots logísticos AGV es el principal problema de las especificaciones técnicas. En esta competencia, restauramos relativamente los campos de aplicación en almacenes no tripulados, lo que permitió a los estudiantes completar la asignación de trabajo, la planificación de áreas y el algoritmo del camino más corto de robots inteligentes basado en el diseño de algoritmos para la automatización mecánica.
Las mejores contramedidas para los problemas de programación integrada de producción AGV
Sin considerar los problemas de colisiones que pueden ocurrir cuando los robots inteligentes realizan tareas, se diseña un modelo físico sin algoritmo de optimización de la programación de producción manual. . De acuerdo con la información de datos de los pedidos en los accesorios (orders.csv) y la información de datos del inventario en el almacén (pallets.csv), los 20 robots logísticos proporcionados (agv.csv) están programados de manera integral y se les asignan las tareas diarias. del AGV hasta que todos los clientes estén satisfechos con el pedido, es decir, completar todos los procesos de selección.
Pregunta 2: Planificación regional para el equilibrio de tareas diarias
Para equilibrar mejor la carga del proceso de preparación de pedidos y evitar la congestión local de los robots logísticos, el mapa topográfico del almacén se realiza en base sobre el proceso de selección y el número total de productos terminados. Partición dinámica. Es decir, para cada pallet en el almacén, se especifica un proceso de recolección predeterminado. Cree un modelo de optimización que haga que la producción total de producto de cada proceso de recolección sea lo más uniforme posible, al tiempo que especifica la distancia total entre todas las paletas y su proceso de recolección predeterminado.
Problema 3: Evitar colisiones y aglomeraciones.
Basado en las preguntas 1 y 2, considere más a fondo los problemas de colisión y congestión de los robots logísticos. Cuando hay varios AGV realizando tareas al mismo tiempo en el almacén, es difícil evitar que algunos AGV se encuentren en un determinado punto de conexión. En particular, si dos AGV se encuentran en un pasillo estrecho de una estantería, deberán esconderse en el interior de uno de los vehículos. Bajo supuestos válidos, diseñe algoritmos de optimización y contramedidas anticolisión para permitir que los robots logísticos eviten colisiones automáticamente. En algunos puntos de conexión únicos en la plaza de la ciudad (como la estación de reciclaje de remolques), evite la congestión de múltiples AGV y posibles escenarios de bloqueo.
COAP (Centro para la Optimización de la Plataforma de Goritmos Racionales) es una plataforma integral de servicios al público basada en el algoritmo de colonia de hormigas. Cofundada por la Universidad de Finanzas y Economía de Shanghai y Shanshan Technology, se compromete a acercar al público aplicaciones informáticas y cuestiones de econometría completamente gratuitas. En la actualidad, la capa inferior ha integrado más de 5 módulos de resolución diferentes, como CBC, CLP, COPT, etc., que son adecuados para múltiples clientes y tareas múltiples de alta concurrencia. En el futuro, se integrarán gradualmente módulos de resolución populares de sistemas comerciales y de código abierto globales para ayudar a resolver problemas de optimización de la industria global, la academia y las agencias administrativas, mejorar las aulas de matemáticas chinas y actualizar las comunidades ecológicas verdes y la infraestructura de software móvil.