智能仓储货位规划与AGV路径规划协同优化算法

智能仓储的优化一般分为货架优化和路径优化两部分:货架优化针对货物与货架两者的关系,对货物摆放位置进行优化;而路径优化主要寻找自动引导小车(automated guided vehicle,简称AGV)的最优路径.目前,大多的智能仓储优化仅对这两部分进行独立研究.在实际仓储应用中,只能以线性叠加的方式解决问题,导致问题的求解易陷入局部最优中.通过对智能仓储环节中各部分的关系进行耦合分析,提出了货位和AGV路径协同优化数学模型,将货架优化和路径规划归为一个整体;此外,提出了智能仓储协同优化框架的求解算法,包括货品相似度求解算法和改进的路径规划算法;并在以上两种算法的基础上,使用改进的遗传算法实现了货位路径协同优化.实验结果验证了所提出的智能仓储协同优化算法的有效性和稳定性.通过使用该算法,可有效提高仓储的出货效率,降低运输成本.