佛山陈村镇云梯车出租,   顺德陈村镇云梯车出租,   佛山顺德区云梯车出租    🌓林中多疾风,  富贵多谀言  🌓    云梯车Petri网系统静态问题描述,     一次变迁分解二次变迁指标分解方法分为两个步骤，第一步是采用基于变迁指标分解法进行建模，将PN网系统，分解为多个独立的子网，每个子网对应一个AGV；第二步仍然采用基于变迁指标分解法进行建模，根据任务的不同将每个AGV对应的独立子网，分解为更简单的独立子网。基于变迁的分解法，需要满足一定的条件才能进行分解建模。PN网系统可以被分解为多个独立子网的条件可表述如下：（1）n台AGV完成任务所需的总时间，即目标函数J可以表示成每个AGV完成每个任务所需时间jfJ的代数累加；（2）RPP，其中P是PN网系统的目标标识的定义域。根据前面定义的目标函数可知定义的PN网系统满足分解为多个独立子网的条件。因此，可以采用提出的Petri网分解方法对该物流系统重新建模分解，以获得更加简单且容易分析的子网模型。网系统的变迁集T分解为每个AGV的变迁集jfT的组合，可表示为下式。 网系统的库所集合P被分解为jfP与RP根据下式。 jfP表示编号为j的AGV的库所集，且其中每个库所的输入与输出变迁都是变迁集jfT的元素。对任意的库所RPP都不是jfP的元素。根据建好的双向交叉路径的Petri网无碰撞局部模型，进行分解建模。由于空间有限，难以建立四个AGV完整的Petri网模型，因此，只取编号为3和4的AGV建立完整的Petri网模型，可知，每个子网分别对应每个AGV在交叉路径下运行的Petri网模型。子网的变迁集分别是3fT与4fT对应于编号分别为3f、4f的AGV。子网中的库所集并没有完全包含局部交叉路径的节点，说明AGV在当前位置下，通过图中所示的节点无法到达某些位置的节点，这是双向路径的特殊性的表现。

     

            二次变迁分解在完成了基于变迁指标一次分解建模之后，对各个独立的子网进行基于变迁指标的二次分解建模，获得属性更简单的子网模型。在AGV运行的路径上，对于每个节点都表示一种空间资源，可以看成是空间资源库所。在不同的节点上每个AGV都有不同的运行状态，包括前进、左转、右转、等待。最多有四种状态，最少有一种。将每个AGV的独立子网系统的库所集jfP二次分解为库所集的组合。  h——将每个AGV对应的独立子网，二次分解的子网的数目。独立子网系统的变迁集合jfT被分解为变迁集f(t)T的组合。 T表示一类库所对应的变迁集，且在库所集f(p)P中存在库所元素是f(t)T中的输入库所或者输出库所。f(t)T与f(p)P满足下面的约束条件。基于变迁指标分解的每个独立的子网系统，理论上整个调度系统有多少个AGV就可以分解成多少个独立子网，在特性与分布上它们是相同的，即在变迁指标函数下都是相互独立的。因此，只对其中一个子网进行变迁指标二次分解建模即可，其它在原理上是一致的。结合，只对AGV3f的独立子网，进行基于库所指标的分解建模。且二次分解只针对从属于AGV3f所集3fP于共享库所集3RP分解。每个AGV在一段时间内可能执行多个任务，每个任务的起点终点不一定完全相同，每个任务对应的可行路径都可以建立关于该AGV的独立子网，根据该前提，结合变迁指标分解建模原理，以AGV3f位置为起点，针对可能执行多个任务的终点，将其分解为多个子网。得到的独立子网分别为3132PN,PN,  AGV子网二次分解建模根据变迁二次分解建模原理，最终将规模庞大的Petri网，分解为多个属性、功能简单且独立的子网。可根据每个AGV的任务起始点，将每个AGV对应的独立Petri子网，分解为多个不同任务的独立子网。

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             根据Petri网变迁指标分解建模原理，根据Petri网变迁指标分解建模原理，库所集jRP与RP之间存在一对一的映射关系，设为:jRRPP，同理根据变迁指标二次分解建模原理，库所集jiRP与jRP也存在一对一的映射关系，设为:jijRRPP。那么权函数jif可用下式描述。 网系统PN两次分解建模之后，得到多个子网1mPNmnh。独立子网mPN的变迁激活列向量0,1iTiku，对任意的itT构成了函数kut。iipkM与标识列向量RRPkZM对任意的ipP与RpP成了函数()kMp。独立子网mPN迁激活条件可以表示为下式。根据求jifB的方法，求得如下式所示。子网mPN系统的状态方程可表示为下式。根据Petri网可分解为独立子网的第二个条件可得，()jiRMP并没有包含在目标标识()jimtarfMP即RpPpP。那么子网mPN目标标识标识满足如下结论。  分解建模后，经过分析与研究，基于公式(4-27)的优化目标函数，提出了新的优化目标函数。该目标函数主要包括整个AGV调度系统中，所有AGV在节点等待的时间，以及在边上运行时间的总时间。

      

             多AGV路径优化的方法目前用途比较广的是拉格朗日松弛法。它的基本思想是通过引入拉格朗日乘子与效用函数，将约束化问题转化为无约束问题，再利用迭代算法不断地更新效用函数，以使得上界与下界的值的差值小于给定的误差。该方法是以静态路径规划为基础，采用等待延时的方法最小化以多台AGV总时间为标准的目标函数。其不足的地方在于当较多的AGV竞争同一节点的空间资源时，总的等待延时的时间大大增加，那么整体的运行效率会受到明显的影响。如果在任意时刻，AGV在完成任务前，其运行路径是固定不变的，那么我们定义为静态路径规划；如果在某时刻，AGV在完成任务前，运行路径发生了变化，即组成路径的节点数目或者编号发生了变化，那么就定义为动态路径规划。如果满足下式，则说明采用静态路径优化方法。 在静态路径规划的基础上，提出基于节点与边树形组合时间优化方法，用来计算每个AGV的等待时间，以确定每个AGV运行顺序。然后，搜索局部动态路径，通过比较不同路径消耗时间。最终确定每个AGV分解建模后路径规划的Petri网变迁激活序顺序，以获得整体最优路径问题，从而提高系统整体运行效率。

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