GASA混合优化算法在自动化立体仓库堆垛机作业调度问题中的应用

堆垛机出入库调度优化问题是提高自动化立体仓库工作效率的关键技术之一.本文通过对出入库调度问题中影响堆垛机作业时间因素的分析,把堆垛机调度的优化路线问题转化为TSP问题,然后采用遗传-模拟退火混合优化算法来解决.数值试验表明混合优化算法吸收了单一算法的各自优点,克服了本身的缺点,显示出较强的全局优化能力,为立体仓库任务调度问题提供了新的求解思路.     

基于两阶段狼群算法的自动化立体仓库作业集成优化

为提高单载具自动化立体仓库动态工况下的进出库效率,针对自动化立体仓库作业集成优化问题建立了仿真优化模型。模型根据货物重质、出入库频率划分货架区域,以指令内最小化单载具堆垛机运行时间为研究目标,设计了一种两阶段狼群算法对其进行优化。该算法使用狼群算法对货位分配和作业调度进行集成优化,求解过程体现出两优化问题之间的关联和反馈。实验结果表明,在不同的订单规模下,相比其他优化方式,两阶段狼群算法能得到满意解,并有效缩短自动化立体仓库的作业时间。     

基于改进灰狼优化算法的自动化立体仓库作业能量优化调度

针对带有截止时间约束的自动化立体仓库出入库作业调度问题,以调度过程中堆垛机能量消耗为优化目标建立数学模型,并引入相应的惩罚函数。对于入库货物,同时考虑定位存储和随机存储两种入库策略,采用一种最近邻货位选择策略对随机存储货物进行合理货位分配。采用一种改进灰狼优化算法对问题进行求解,算法通过引入融合Lévy飞行的混合个体更新策略和多种群重组策略来增强算法的搜索能力。通过仿真实验验证了改进灰狼优化算法在求解自动化立体仓库出入库作业能量优化调度问题的有效性。     

分散式立体仓库堆垛机调度模型

针对多出/入库台布局模式下的立体化仓库堆垛机调度问题,分析了不同任务下堆垛机的作业模式,并以堆垛机执行任务所需总时间为评价标准,建立了一种基于混合命令序列的堆垛机调度模型。在此基础上,运用遗传算法对堆垛机调度路径进行优化研究,并通过实例仿真对多出/入库台堆垛机调度模型进行分析。结果表明,所建堆垛机调度模型及优化方法可以提升多出/入库台立体仓库的仓储效率。     

烟丝原料立体仓库堆垛机出入库作业优化研究

为了提高烟丝原料立体仓库堆垛机的作业效率,解决多台堆垛机作业不均衡问题,提出了以各堆垛机作业时间总和最小与作业时间均衡为目标的出入库作业优化模型.在该模型中,用出入库优化作业的规则替代原有作业规则.为了寻求最佳的出入库货位序列,该模型通过构建货位坐标系,采用堆垛机在全速和减速运行状态下联合作业和单作业两种模式的作业时间计算方法,提高了出入库的作业效率.在相同参数下,对一个具体烟丝立体仓库实例进行了作业优化前后的比较.结果表明,通过采用优化作业方法,作业效率每小时可以提高82个烟包,各堆垛机的作业不均衡性大为减小.     

考虑充电的多AGV的作业车间调度问题

自动导引车(AGV)在生产车间的应用,给车间调度带来许多额外的需要解决的实际问题,如运输任务AGV分配、AGV电量约束、AGV数量约束等,使得其调度问题更加复杂和困难.针对多AGV运输工件的作业车间调度的特点和约束条件,建立了考虑充电约束的多AGV运输工件的作业车间调度模型,通过虚拟设备的方法设计了工件分配和AGV运输任务的两段染色体编码,设计了工件分配和AGV任务分配的集成解码方法,并设计了改进遗传算法进行求解,进一步分析了AGV数量、AGV电量和运输时间等因素对优化目标的影响,最后通过作业车间典型算例仿真验证了模型与算法的有效性.     

基于指派问题的自动化仓库复合出入库作业优化

研究了自动化立体仓库中的出入库调度优化问题,首先对堆垛机的作业类型和时间进行了分析和对比,然后提出利用指派问题的匈牙利算法对堆垛机的复合作业循环时间进行优化,最后将该算法运用于实例进行优化,并与动态规划的逆序递归求解进行了比较,得出指派问题的匈牙利算法更优的结论。     

两端式自动化立体仓库布局堆垛机调度

针对两端式自动化立体仓库出/入库任务序列的分配方式和堆垛机的调度路径展开了研究。以堆垛机执行出/入库任务的时间为存储效率的评价标准,考虑货物出/入库台的分配问题,建立了单一命令与复合命令两种作业方式并存的堆垛机调度模型。运用涡流搜索算法优化堆垛机的调度路径,获得了堆垛机调度模型的最优解,实现了存储效率的最优化。仿真验证表明,该方法可以有效分配货物的出/入库台,优化堆垛机调度路径,提高仓库的存储效率。     

非等概率条件下多货叉结构堆垛机作业周期研究

基于非等概率条件下多货叉结构堆垛机的存取策略、多货叉结构堆垛机作业周期的数学模型、自动化立体仓库货架的长高比和堆垛机作业速度对堆垛机作业周期影响对多货叉结构堆垛机的作业周期及仓库的出入库能力进行研究,并得出结论。     

密集仓储环境下多AGV/RGV调度方法研究

针对密集仓储环境下,出库作业时,有轨车(Rail guided vehicle,RGV)在不同货架间运送货物的换乘需要借助穿梭车(Automated guided vehicle,AGV)实现,入库作业时,货物先由穿梭车从输送带送达货架口,再由有轨车完成入库操作等特征,构建密集仓储环境下考虑多出入库任务的多AGV/RGV作业调度模型,包括穿梭车任务分配模型、协同有轨车选择模型和出入库完工时间数学模型.为实现密集仓储环境下的多AGV/RGV调度,提出适应不同出入库货位分布的穿梭车任务分配规则,实现考虑执行任务均衡的穿梭车任务分配;利用遗传算法实现多AGV/RGV出入库协同调度,对遗传算法关键解码算子进行详细设计,解码确定各穿梭车与有轨车执行出入库任务的顺序、任务的起始时间和结束时间,使得所有出入库任务的总完工时间最短.最后,通过某物流仓储企业实际案例进行测试,测试结果表明,提出的启发式规则能实现穿梭车任务的均衡分配,基于遗传算法的协同调度方法能有效地产生多AGV/RGV协同调度方案,减少出入库作业总时间,提高了仓储作业整体效率.     

自动导向小车与加工设备多目标集成调度的聚类遗传算法

针对AGV与加工设备的集成调度问题,在考虑AGV无冲突路径规划的情况下,建立了以最大完工时间、AGV运行时间及机器总负荷为优化目标的调度优化模型,提出一种基于时间窗和Dijk-stra算法的多目标自适应聚类遗传算法.根据算法在不同迭代时期的特点,提出一种包含自适应个体交叉概率的交叉重组策略;设计了自适应种群变异概率;引...     

基于混合遗传鲸鱼优化算法的柔性作业车间自动导引车融合调度方法

针对柔性作业车间调度问题,考虑自动导引车(AGV)在车间制造过程中只参与装卸和搬运工作,提出一种实现AGV路径规划与柔性作业车间调度集成优化的融合调度模型。采用基于工序排序与机器选择两个子问题的二维向量编码方案,并在解码过程中提出基于最先服务原则的AGV安排策略。对鲸鱼优化算法进行离散化改进,针对性地设计了多种种群初始化策略,引入遗传算法的交叉、变异操作以提升鲸鱼优化算法的全局搜索能力,并嵌入局部搜索算法以达到全局搜索和局部搜索的平衡,构建了一种混合遗传鲸鱼优化算法（HGWOA）来求解该融合调度模型。通过经典测试算例验证了算法性能,并使用正交试验优化了算法参数。研究结果表明,HGWOA算法用于求解柔性作业车间AGV融合调度问题可以获得较好的效果。     

考虑任务行程时间的多载量自动导引车系统防死锁任务调度

针对多载量自动导引车（AGV）系统的任务调度和缓冲区死锁问题,提出了考虑任务行程时间的防死锁任务调度方案。以最小化延迟率和交通负荷不均衡度为目标,建立了任务调度模型;分析了任务调度中的实际约束,并在任务行程时间约束下构建了预测模型;针对任务调度模型,提出了一种基于人工免疫-灰狼优化（AI-GWO）算法的多目标防死锁任务调度方法,利用死锁避免规则禁止即将引发工位缓冲区死锁的任务运行,并融合AI-GWO算法对任务执行顺序进行多目标优化;最后,根据AGV负载均衡度进行AGV任务分配。仿真结果表明,上述任务行程时间预测模型具有较高的准确率,任务调度模型及防死锁调度方法具有较好的优化性能和计算效率,从而显著提高了物流系统的任务准时率和路径网络的交通负荷均衡度。     

双穿梭板密集存取自动化立体仓库专家系统

设计了一种具有2台自动穿梭板和1台巷道堆垛机的双穿梭板密集存取自动化立体仓库，提高了立体仓库的存储密度，并采用专家系统对穿梭板和堆垛机进行优化调度，提高了作业效率。该专家系统通过在自动化物流实验室中的完善和应用，系统的作业效率达到52盘／h。     

基于混合离散蝙蝠算法的跨工序协同调度问题

针对跨工序的生产与配送协同调度问题，构建了前工序单机批加工、后工序多产线逐订单加工，且工序之间采用自动引导车循环配送的协同调度模型。以最小化最大完工时间和后工序前的在制品等待时间为调度目标，设计了融合模拟退火算法与解串算法的混合离散蝙蝠算法，与改进的离散粒子群算法和Ullrich遗传算法相比，该算法能很好地减少后工序产线前的队列等待时间，缩短产品的生产周期。     

改进自适应遗传算法求解“货到人”拣选系统订单分批问题

“货到人”拣选系统采用自动导引运输车(Automated guided vehicle,AGV)实现自动拣选作业,由AGV搬运货架到拣选站台,再由拣选人员从货架上拣取商品。订单分批作为拣选作业的准备工作,是影响AGV搬运次数和人工拣货次数的关键因素,优化订单分批策略对提高“货到人”拣选系统效率至关重要。在电商智能仓库背景下,综合考虑订单需求多种商品、商品多货架分布存储、订单与货架供需匹配关系未知等实际因素,以人工拣选成本和AGV搬运成本之和最小为目标构建数学模型,并设计改进自适应遗传算法求解。该算法采用启发式策略生成初始种群,引入具有自适应变换概率的交叉和变异算子,并加入局部搜索过程以增强寻优能力。最后通过试验测试验证模型和算法的有效性,证明种群初始化方法的优势,并采用灵敏度分析给出合理的周转箱数量配置建议。研究可为电商企业通过订单分批优化提高拣选效率、降低拣选成本提供实践指导,为“货到人”拣选系统的实际应用提供科学依据。     

基于PLC控制的自动化立体仓库的设计

文章首先给出了自动化立体仓库的基本结构,并明确了系统所能实现的功能,然后具体分析了硬件系统组成及设计思想。采用PLC作为整个立体仓库系统的控制器,使用步进电机驱动堆垛机的运动,并利用光电传感器检测辅助进行自动化立体仓库的进出库控制和堆垛机的精确定位。