一种基于机器学习的环轨RGV小车调度避让方法

本发明公开了一种基于机器学习的环轨RGV小车调度避让方法，包括如下步骤：S1、采集RGV小车实时数据，进行预处理；S2、生成流网络进行调度决策建模，定义状态空间、动作空间和流量分布模型；S3、提取初始避让路径；S4、采用分数阶微分进化算法优化避让路径；S5、选取全局最优避让路径；S6、执行调度决策。本发明实现了环轨RGV小车调度避让的智能化优化，在提升调度效率的同时，显著提高了避让路径规划的全局最优性和动态适应性，确保系统在复杂轨道环境下能够实时调整最优调度方案。