Fundo da cena
A classificação de armazéns envolve o planejamento de caminhos, a alocação de tarefas, a prevenção de obstáculos e outros vínculos colaborativos, que é um cenário típico de aplicação para sistemas corporais multiinteligentes.
Programa de implementação
As etapas específicas de implementação podem ser divididas em quatro fases:
- Modelagem ambiental
- fazer uso de
WarehouseGridExtensão de classes para criar mapas de prateleiras - Defina os principais pontos de coordenadas:
env.add_landmark() - Definir obstáculos:
env.add_obstacle()
- fazer uso de
- Configuração inteligente da carroceria
- Criar inteligências AGV:
agv = ForkliftAgent(env) - Defina o parâmetro de carga:
agv.set_capacity(max=50kg) - Scanner RFID vinculado:
agv.bind_device('RFID')
- Criar inteligências AGV:
- Desenho de estratégia comportamental
- Algoritmos de planejamento de caminhos:
agv.set_navigator('A*') - Lógica de captura de tarefas: implementação
on_order_arrive()recuo (de uma moeda) - Estratégias de prevenção de barreiras:
agv.set_collision_avoidance()
- Algoritmos de planejamento de caminhos:
- otimização do sistema
- Monitoramento visual:
env.show_heatmap() - Análise de desempenho:
env.generate_report() - Sintonia de parâmetros: ajuste
AGV_PRIORITY_WEIGHTe outros parâmetros
- Monitoramento visual:
advertência
Recomendado antes da implementação realenv.speed_test()Realize um teste de estresse. Você pode consultar a estrutura fornecida com owarehouse_demo.pyCódigo de amostra para começar rapidamente.
Essa resposta foi extraída do artigoQuantum Swarm: uma estrutura para colaboração em clusters de inteligência múltiplaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar o Quantum Swarm para otimização da classificação automatizada em cenários de logística e armazenamento?
