[发明专利]动态调度方法、系统、电子设备及计算机存储介质

说明书

本发明涉及一种动态调度方法、系统、电子设备及计算机存储介质，其方法包括：获取智能车间的当前调度析取图、AGV当前位置信息及预设状态特征的当前状态特征值；将所述当前调度析取图、AGV当前位置信息及预设状态特征的当前状态特征值输入到预先建立的调度模型中，输出调度规则；执行所述调度规则，并更新执行所述调度规则之后的下一步调度析取图、AGV下一步位置信息及预设状态特征下一步状态特征值；将更新后的下一步调度析取图、AGV下一步位置信息及预设状态特征下一步状态特征值重新输入至所述预先建立的调度模型中，迭代输出并执行新的调度规则，直至所述待处理工件处理完成。本发明提高了调度效率。

技术领域

本发明涉及调度管理技术领域，尤其涉及一种AGV调度系统及方法。

背景技术

随着科学技术的发展，人工智能逐渐应用到各行各业。许多制造业企业的生产车间也开始引进自动化的设备，进行智能化的生产。其中AGV(Automated Guided Vehicle，自动导引运输车)作为工业机器人的一种，它具有可编程、自动导航、网络交互等功能，能够自动进行各种物料的搬运和路径导航，可以说只要有搬运需要的场所，就有应用AGV的需求。

在智能车间中的柔性生产线需要AGV进行原料输送和成品的搬运，所以需要对AGV进行调度，而如何对AGV小车进行动态调度是亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种动态调度方法、系统、电子设备及计算机存储介质，用以提高AGV小车的动态调度的效率，增加订单的准点完工率，减少订单的延迟时间。

为了实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种动态调度方法，包括：

获取智能车间的当前调度析取图、AGV当前位置信息及预设状态特征的当前状态特征值；

将所述当前调度析取图、AGV当前位置信息及预设状态特征的当前状态特征值输入到预先建立的调度模型中，输出调度规则，其中，所述调度规则包括待处理工件在机器的处理顺序及运输所述待处理工件的AGV的调度顺序；

执行所述调度规则，并更新执行所述调度规则之后的下一步调度析取图、AGV下一步位置信息及预设状态特征下一步状态特征值；

将更新后的下一步调度析取图、AGV下一步位置信息及预设状态特征下一步状态特征值重新输入至所述预先建立的调度模型中，迭代输出并执行新的调度规则，直至所述待处理工件处理完成。

可选的，调度析取图包括机器及工件的状态信息；

所述预设状态特征包括机器平均利用率、机器利用率的标准差、调度动作的平均完成率、工件平均完成率、工件完成率的标准差、估计迟到率和实际迟到率。

可选的，所述预先建立的调度模型是基于改进型DQN网络进行建立的，其中，所述改进型DQN网络的结构包括图神经网络、在线网络、目标网络、经验回放池和损失函数。

可选的，所述预先建立的调度模型的训练过程，包括：

获取历史调度析取图、AGV历史位置信息及预设状态特征的历史状态特征值，并将所述历史调度析取图输入到图神经网络中得到机器与工件的历史状态信息；

将所述历史状态信息、AGV历史位置信息及预设状态特征的历史状态特征值作为历史状态输入到在线网络中进行迭代训练得到历史经验数据，并将所述历史经验数据存储到经验回放池，其中，所述历史经验数据包括历史状态、历史调度动作及下一步历史状态；

选取所述历史经验数据中的历史状态输入到在线网络中，输出历史估计Q值；

选取所述历史经验数据中的下一步历史状态输入到目标网络中，输出历史目标Q值；

利用BP算法计算所述历史估计Q值与所述历史目标Q值的损失函数，并更新所述在线网络的参数；