Simulation-driven multi-objective optimization for charging-aware AMR navigation in dynamic manufacturing environments

2026-09-28

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AI

DOI：10.1016/j.cie.2026.112400

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摘要

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• 一种基于仿真的MO-ACO框架，用于动态制造环境中的充电感知AMR运输。 • 增强系统对加工延迟和运输中断的韧性。 • 通过电池感知的路径规划和充电决策，支持节能型厂内物流。 • 将人机共享区域整合到加权网格路径规划中。 • 在HMLV模具和冲压制造中验证，以平衡效率、韧性和可持续性。

Keyword:

Autonomous mobile robot (AMR)

Multi-objective optimization

Simulation-based decision support

Charging-aware navigation

Job-shop production