智能工厂中自主移动机器人的进程分配与路径规划联合优化

现代智能工厂使用一组可编程机器执行制造流程。通常，材料由一组移动机器人在这些机器之间运送。为了在智能工厂中嵌入制造流程，工厂操作员必须 a) 将其各项进程分配给智能工厂的机器，并 b) 确定智能体应如何在机器之间运送材料。良好的嵌入能最大化智能工厂的吞吐量，即其输出产品的速率。现有的智能工厂管理系统按顺序求解上述问题，限制了其可达到的吞吐量。本文引入了 ACES（Anytime Cyclic Embedding Solver），这是首个联合优化进程到机器的分配以及路径到智能体的分配的求解器。我们对 ACES 进行了评估，表明其可扩展至真实的工业场景。