AI培训课程：智能仓储与AGV调度算法

AI培训课程：智能仓储与AGV调度算法 课程大纲设计 一、课程背景与目标 背景： 智能仓储与AGV调度是现代物流的核心技术，涉及路径规划、资源优化、算法设计等多领域交叉。 行业痛点：传统仓储效率低、AGV调度冲突多、动态环境适应性差。 目标： 掌握AGV调度算法原理与优化方法。 学习智能仓储系统设计与集成技术。 通过案例分析与实战，提升解决复杂物流问题的能力。 二、课程模块设计 模块：智能仓储技术基础 核心概念 自动化仓储设备（AGV、堆垛机、立体仓库）。 物联网与大数据在仓储中的应用。 关键技术 库存优化策略与动态库存调整。 仓储空间三维建模与利用率提升。 模块：AGV调度算法优化 经典算法 遗传算法、蚁群算法、Dijkstra算法在路径规划中的应用。 时间窗算法解决AGV冲突（同向/异向调度）。 动态调度策略 基于多智能体系统（MAS）的协同作业。 预测性维护与实时路径调整。 模块：系统设计与仿真 系统架构 AGV调度控制中心设计（地图编辑、任务仿真、状态监控）。 模块化开发与云计算集成。 仿真工具 MATLAB实现调度算法验证。 仿真场景设计（冲突模拟、效率评估）。 模块：行业应用与案例 典型场景 电商仓储的AGV集群调度。 制造业的FJSP-AGV集成调度。 案例分析 智慧物流园区建设（浙江烟草、柳钢集团）。 无人配送车与AGV协同。 三、课程特色 理论+实践结合： 算法推导与Matlab/Python代码实现。 基于openTCS的调度系统开发实战。 前沿技术覆盖： 绿色物流与能耗优化。 AI客服与配送风险管理。 四、课程总结与展望 总结： AGV调度算法需平衡效率与稳定性，动态环境适应性是关键。 智能仓储未来将向自动化、绿色化、跨界融合方向发展。 延伸学习： 推荐论文与专利：遗传算法优化路径规划、时间窗调度算法。 行业趋势：AI+物流的数字化转型路径。 课程时长：天（理论天+实践天） 适用人群：物流工程师、AI算法开发者、智能制造从业者。 通过本课程，学员可掌握从算法设计到系统落地的全流程能力，助力企业实现仓储物流智能化升级。