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機器學習於無人搬運車系統之派車應用

為了解決agv派車系統的問題，作者徐孟維 這樣論述：

本研究以彈性製造系統中的棋盤格狀無人搬運車(Automated Guided Vehicle, AGV)系統為例，所探討的AGV系統議題分成兩大部分：AGV派車與棋盤格狀AGV路徑規劃。在AGV派車規劃部分本研究著重於將機器學習建構於AGV派車問題，分別使用監督式學習方法SVM (Support Vector Machine)與強化學習方法DQN (Deep Q Network)進行AGV派車。本研究提出以考量AGV路徑之未來壅塞程度之路徑規劃法A Star with Future Congestion，使所規劃出的AGV路徑降低AGV可能碰撞、鎖死之情形。同時也考量棋盤格狀AGV中特有的A

GV碰撞情形，以追求棋盤格狀AGV系統中有效率且可行之AGV行走路徑。實驗結果發現本研究所提出的A Star with Future Congestion於各個車數情境中，效果皆優於其他路徑規劃方法。於AGV派車的部分，本研究提出將SVM派車應用於AGV派車的做法，包含如何挑選特徵值、標籤值、以及如何透過模擬生成訓練樣本。並且將SVM派車法與單一派車法則進行實驗比較，以驗證所建構法方之效能與其可行性，實驗結果顯示SVM派車法之績效優於使用單一派車法則。除了SVM，本研究也提出了DQN派車的作法，包含狀態、動作、獎勵值之設定。DQN派車法之優勢為當環境變化程度較大時，具有動態適應環境之能力，使派

車之績效維持於較佳的狀態，最後於實驗中也驗證DQN派車法具有較佳的適應能力。

在封閉式系統下多載量AGV之運送派車法則的研究

為了解決agv派車系統的問題，作者簡四華 這樣論述：

改善物料搬運是降低總製造成本的方法，也是生產策略執行的方法。因此，在自動化生產系統中，能夠有效率地將所需物料搬運至確切的地點，對系統所表現出來的績效有相當大的影響。吾人以多載量無人搬運車 (Automated Guided Vehicle;簡稱AGV) 作為自動化生產系統中的搬運設備，研究在封閉式系統下自動化生產系統的影響。本研究針對在網路式軌道佈置下之多載量AGV系統之控制問題，提出一多載量AGV的控制架構，分成運送派車問題、載取派車問題、載取運送選擇問題、與負載揀取問題等多載量AGV的控制問題。本研究將特別針對這四類問題中之運送派車問題，提出多個法則並與幾個不同的載取派車法則，和AGV載

量為四個來搭配，再利用電腦模擬實驗，來了解那些運送派車法則有較好的表現，期望求得一個最佳化的法則組合，使多載量AGV系統能發揮最良好的績效，以提昇系統產能。以下對這些法則作一說明：1. 運送派車法則AGV該優先運送目前其車上的哪個工件至其下一個工作站加工。2. 載取派車法則AGV該優先去哪個工作站的輸出端暫存區揀取工件。3. 載取運送選擇法則由於多載量AGV可以同時運載兩個或兩個以上載量的工件，所以多載量AGV必須依目前之狀況來決定要優先使用載取派車法則來載取工件或是運送派車法則來運送工件。4. 負載揀取法則AGV該從工作站輸出端暫存區上的工件，優先揀取哪個工件。