Abstract
本文主要以多負載式無人搬運車系統之車輛管理為研究對象 。過去所探討的多為單負載式無人搬運車系統，對於多負載式無人搬運車系統少有研究，然而採用多負載式無人搬運車系統有許多潛在的好處，例如降低交通擁擠；增加車輛利用率；減少通訊與控制大車隊之成本等等。車輛管理的功能主要包括調派車輛(Dispatching )與途程規劃(Route Planning andScheduling)，一般是由車輛控制者 (Vehicle Controller) 負責例行作業的執行，以滿足運輸需求。當車輛控制者收到運輸請求時，必須嘗試調派適當的車子給運輸請求，調派過程包含一預測原理，主要是預測指派給某車之運輸請求的途程規劃，調派決策考慮途程規劃的資訊，其目的是為了避免調派車子至擁擠的區域，而降低運輸的效率，最後提出三種調派策略，針對多負載式無人搬運車車輛-工作指派評估 ，此評估過程是以一Branch and Bound的方式解決。三種調派策略分別為預先規劃式調派、關鍵點式調派 、以及循環式調派 。關於途程規劃的問題，在本文中提出一演算法，此演算法主要是利用時間窗（ Time Window）的概念，建立於Bellman-Ford演算法上。時間窗的功能包括做為網路的交通控制，以及無人搬運車途程規劃的基礎。當無人搬運車行走於網路上時，利用時間窗的概念，潛在的衝突可以被偵測和預防。本演算法的目標是要找尋一條最短行走時間的路徑，此路徑不與系統中已經規劃的路徑相衝突；此外將本演算法與Label ing 演算法做比較，結果在實驗中顯示，在平均計算時間上本演算法稍優於Labeling演算法。