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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110827600A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911058920.8
申请日：2019-11-01
Applicant: 大连海事大学
IPC: G09B9/00
Abstract: 本发明提供一种Mini自动化码头实验平台，包括实体设备，按照真实自动化集装箱码头1:20至1:50的比例范围建设实体机械与设备模型；智能集装箱码头控制系统，用于实时控制实体设备的工作状态并实时监控实体设备的运行状态；三维仿真模拟系统，用于模拟真实的集装箱作业过程；中央控制室，用于实时监控实体设备的运行状态以及展示三维仿真模拟作业过程；设备调度系统，用于实时完成岸桥、场桥与AGV自动导引车等设备的集装箱任务分配，决定集装箱任务作业的顺序，决策AGV自动导引车在AGV运行区的行走路径，完成所有设备的无冲突调度作业。本发明解决了现有自动化码头实体实验平台规模较小、无法直观展现自动化码头的作业系统工艺与流程的问题。
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公开(公告)号：CN108596519B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201810456960.7
申请日：2018-05-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种自动化码头ALV优化调度方法，包括如下步骤：步骤1：将ALV个体定为调度对象，结合ALV路径上的拥堵情况和集装箱在堆场的位置，以完成所有集装箱任务所花费的最小时间作为优化ALV调度的目标，构建优化ALV调度数学模型；步骤2：采用二维数组对集装箱任务进行编码，基于最短时间原则设计模拟退火算法，求解优化ALV调度数学模型，得出给定集装箱任务编码和集装箱类型情况下的最优ALV调度方案。本发明所述自动化码头ALV优化调度方法，通过设计最短时间原则，设计模拟退火算法，在保证寻找到最优解的前提下，使得模型的收敛速度大大加快，提高了本算法的应用场景。
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公开(公告)号：CN108845496A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810499201.9
申请日：2018-05-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种自动化码头AGV调度方法及系统，所述调度方法包括以下步骤：步骤1：输入模拟仿真长度r、训练集标准容量I、权重值WH、权重值WE和训练集样本权重参数α；步骤2：输入未作业任务箱列表V，初始化调度策略π；针对当前时刻空闲AGV，根据当前调度策略π筛选出策略最优任务箱π(VT)分配给空闲AGV进行作业；步骤3：判断未作业任务箱是否全部完成分配；步骤4：对未作业任务箱列表中除策略最优任务箱以外的任务箱进行长度为r的模拟仿真；步骤5：利用新训练集S’对DBN网络模型进行训练更新，更新后的DBN网络模型作为下一轮AGV任务分配使用的DBN网络模型。本申请将深度学习网络模型引入到AGV实时调度分配中，实现了AGV任务分配的实时最优。
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公开(公告)号：CN108596519A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810456960.7
申请日：2018-05-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种自动化码头ALV优化调度方法，包括如下步骤：步骤1：将ALV个体定为调度对象，结合ALV路径上的拥堵情况和集装箱在堆场的位置，以完成所有集装箱任务所花费的最小时间作为优化ALV调度的目标，构建优化ALV调度数学模型；步骤2：采用二维数组对集装箱任务进行编码，基于最短时间原则设计模拟退火算法，求解优化ALV调度数学模型，得出给定集装箱任务编码和集装箱类型情况下的最优ALV调度方案。本发明所述自动化码头ALV优化调度方法，通过设计最短时间原则，设计模拟退火算法，在保证寻找到最优解的前提下，使得模型的收敛速度大大加快，提高了本算法的应用场景。
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公开(公告)号：CN108845496B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810499201.9
申请日：2018-05-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种自动化码头AGV调度方法及系统，所述调度方法包括以下步骤：步骤1：输入模拟仿真长度r、训练集标准容量I、权重值WH、权重值WE和训练集样本权重参数α；步骤2：输入未作业任务箱列表V，初始化调度策略π；针对当前时刻空闲AGV，根据当前调度策略π筛选出策略最优任务箱π(VT)分配给空闲AGV进行作业；步骤3：判断未作业任务箱是否全部完成分配；步骤4：对未作业任务箱列表中除策略最优任务箱以外的任务箱进行长度为r的模拟仿真；步骤5：利用新训练集S’对DBN网络模型进行训练更新，更新后的DBN网络模型作为下一轮AGV任务分配使用的DBN网络模型。本申请将深度学习网络模型引入到AGV实时调度分配中，实现了AGV任务分配的实时最优。
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