一种基于BP神经网络的组合规则动态选取方法

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的组合规则动态选取方法，包括以下步骤：1)通过使用RMFS系统的动态任务调度，构建考虑最小化任务完成时间、最小化路径长度、最小化移动机器人使用数量的动态任务调度多目标模型；2)利用步骤1)的多目标模型建立包含五种规则的调度规则库，提出基于BP神经网络模型的组合规则动态选取策略，并设计仿真实验，证明该组合规则动态选取策略能够在系统时变的情况下仍具有良好的适应性。本发明能够提高仓储系统出入库作业效率、降低物流成本。