摘要
本发明涉及车间智能调度技术领域,尤其涉及一种基于数字孪生的生产车间多AGV动态调度方法,包括:S1、根据物理生产车间构建虚拟生产车间,并在虚拟生产车间中仿真物理生产车间的生产过程以获取AGV调度的样本数据;S2、构建AGV调度的马尔科夫调度决策模型;S3、基于所述样本数据利用SAC算法对所述马尔科夫调度决策模型进行训练;S4、根据当前物理生产车间状态和马尔科夫调度决策模型生成AGV调度结果,并将AGV调度结果发送至所述虚拟生产车间进行仿真,所述虚拟生产车间根据仿真结果生成调度指令,并将所述调度指令发送至所述物理生产车间,所述物理生产车间在执行所述调度指令后生成AGV调度的样本数据,并返回步骤S3,直至达到终止条件;与现有技术相比,本发明能够实现大规模、强动态、高复杂环境下多AGV的实时调度,增强车间物流运输的鲁棒性,降低车间物流成本,提高车间物流效率。
技术关键词
动态调度方法
数字孪生
SAC算法
物理
车间物流运输
交互机制
决策网络模型
智能调度技术
样本
神经网络参数
指令
下料口
数据
实时位置
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鲁棒性
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