冷卷入库的数学模型及算法

讨论某冷轧厂热处理车间冷卷入库堆垛问题,并将其归结为装箱问题进行研究.通过建立数学模型,设计在线算法,达到了优化堆垛、提高生产效率、加快冷卷周转的目的.同时,通过数值实验,比较了多种算法的计算效果,得到了冷卷入库问题合理而有效的算法.     

约束入库问题模型与算法研究

对某冷轧厂冷卷约束入库问题建立数学模型,归结为有约束的装箱问题 (binpacking),设计带匹配权值的bestfit算法实现优化入库.该算法简便易行,效果良好,是求解一类约束入库问题的有效算法.计算实例说明了模型的合理性与算法的有效性.     

半在线入库堆垛问题的动态求解算法

堆场垛位优化问题一直是仓储管理的难点和焦点之一,垛位优化可以保证物料装卸和出入库的高效率,同时对保证合同交货期也起着至关重要的作用。针对仓储和生产一体化下的入库堆垛问题,本文通过分析将其归结为一类半在线的A型装箱问题,并依据问题的特点,建立了最小化总倒垛次数的优化模型。根据货场天车在相邻入库过程中存在空闲作业量的特点,设计了一种前序货物允许移动的动态堆垛策略,结合堆垛约束后嵌入到经典装箱启发式算法中,最后通过仿真算例验证了该策略的有效性。     

钢坯入库堆垛问题模型及其动态求解算法

通过对钢坯入库堆垛问题进行深入研究,建立了以最小化钢坯出库倒垛数为目标的数学模型,并设计了一种可以动态调整垛位顶层钢坯的堆放位置的DIBF(Dynamic and Improved Best Fit)算法。算法主要分为2个阶段,首先通过聚类算法将辊道上暂存钢坯形成入库批次;然后对入库批次通过DIBF算法进行批次指派垛位。通过钢厂实际生产数据对DIBF算法、IBF(Improved Best Fit)算法和传统手工计算方法进行验证。结果表明,相对于IBF算法和传统手工计算方式,DIBF算法不仅能够在限制可用垛位数的前提下减少倒垛次数,而且也能提高垛位的空间利用率,模型及算法可行、有效。     

精英改进粒子群算法在入库堆垛问题中的应用

针对钢铁企业生产与物流一体化协同管理中入库堆垛问题,基于出库次序A型约束、垛位选择分散性约束等,建立了以均衡库存垛位负载和最大化板坯综合匹配度为目标的联合优化模型。结合问题的特点,基于PSO算法,利用收敛指数判断种群进化状态,并对处于"收敛"状态的种群执行精英学习策略,提高粒子的活性,帮助种群跃出局部最优。最后通过实例仿真说明了模型与算法的有效性和可行性。     

求解入库堆垛问题的改进约束满足算法

入库堆垛问题普遍存在于堆场作业管理中,是在货物数目和出库顺序已知的前提下,要求较长（重）的货物置于较短（轻）的货物下方,目标是实现占用垛位数最少。通过问题分析,将其归结为一类带顺序约束的A形装箱问题,并建立了约束满足模型,设计了嵌入经典装箱启发式的约束满足求解算法。实验表明,该算法对于求解复杂约束下的大规模堆场问题较现有的装箱启发式有一定程度的改善。     

面向堆垛机路径优化的局部搜索自适应遗传算法

为了提高自动化立体仓库的运行效率, 针对其中的堆垛机路径调度问题, 根据时间、能耗和作业效率建立了堆垛机调度优化模型, 提出了一种改进的多目标遗传算法IMOGA. 该算法在NSGA-Ⅱ算法的基础上改进了遗传算子, 采用了适合问题模型的交叉变异操作, 引入了自适应遗传算子, 并新增了基于模拟退火思想的局部随机搜索策略. 以某氨纶厂仓库堆垛机调度情况进行仿真验证, 结果表明, IMOGA算法收敛速度更快, 解集的质量更高, 在堆垛机调度问题上具有更高的适用性.     

基于遗传退火算法的堆垛机路径优化研究

研究堆垛机优化控制问题,自动化立体仓库作业效率的影响因素有很多,其中很重要的一项就是堆垛机的作业路径.为了达到提高立体仓库整体效率的目的,针对堆垛机的作业路径优化存在次序调整问题,首先分析了堆垛机的几种常见的作业模式,进而对相关的作业模式建立了数学模型,提出了兼具遗传算法和模拟退火算法两者优势的遗传退火算法对模型进行求解.最后基于MABLAB对某立体仓库进行了仿真,仿真结果表明,提出的遗传退火算法可以有效地优化堆垛机的作业路径,为设计提供了参考.     

动态储位分配策略下仓储作业能耗优化调度

针对堆垛机式自动化立体仓库能耗优化任务调度问题,提出了一种动态储位分配策略下的任务调度集成优化方法。该策略允许在当前任务执行批次内重用拣货产生的空库位,产生了任务顺序约束;并结合不同运动状态下堆垛机的运行时间计算差异,建立了复合指令下以堆垛机任务总能耗最低为目标的调度模型。依据模型的特点,提出了一种改进帝国竞争算法进行求解。该算法通过设置校正机制使优化解能够满足任务顺序约束,并引入外来种群入侵的概念来避免算法陷入“早熟”。最后通过两组数据对提出的任务调度算法进行了验证,实验结果表明,改进算法在能耗和任务执行效率方面优于其他方法,能够有效减少堆垛机作业过程能耗,提升作业效率。     

冷卷热处理生产调度模型的启发式算法

主要讨论某钢铁公司冷轧厂热处理车间冷卷热处理生产调度问题,将其归结为一类不允许等待的混合流水车间排序问题进行研究,建立相应的数学模型,设计求解其模型的启发式算法。     

自动化立体仓库工业网络控制系统的设计

自动化立体仓库由立体货架、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统等组成,可以实时监控仓库状态,按需入库、出库,有效节省劳动力,提高物流效率。随着技术的发展与进步,立体仓库的使用越来越广泛,已经成为"工业4.0"中的重要环节。采用现代工控网络技术,设计了一套立体仓库控制系统,可以实现自动入库、自动出库、仓库查询等功能。控制系统主要包括上位机、服务器、主机、堆垛机、操作站和流水线等。工业控制网络分为现场层、控制层、管理层3层网络,并选择CC-Link网络作为控制层网络、工业以太网作为管理网络。控制系统的软件设计主要包括:3种控制模式的设计,主站、从站的通信数据分配及程序设计,自动入库、自动出库程序设计,堆垛机控制程序设计,触摸屏界面设计等。经过系统调试,所设计的立体仓库能较好地满足工业现场的要求,效果良好。     

基于牌号最优分布的成品件烟出入库策略研究

为解决成品高架库同牌号件烟托盘巷道间分布不均匀、巷道中随机存储、堆垛机出库任务不均衡等问题,对成品高架库的出入库策略进行优化。首先,优化件烟按牌号均分入库。其次,研究各牌号件烟货位占用周期。最后,提出成品高架库货位优先级概念。应用结果表明:优化后的策略有效解决了因堆垛机故障等造成件烟在巷道分布不均的情况。不均衡出库次数下降了93. 2%,提高了单位时间件烟出库数量;堆垛机取放货周期下降了9. 9%;优化货位分布,提高了堆垛机运行效率,使成品件烟托盘出库效率提升了25. 7%。该策略可以较好地推广应用于出库要求效率较高的高架库,满足先进先出(FIFO)条件下高效出库的需求。     

基于多任务强化学习的堆垛机调度与库位推荐

堆垛机调度是物流仓储自动化中的重要任务,任务中的出入库效率、货物存放等情况影响仓储系统的整体效益。传统调度方法在面对较大规模调度问题时,因处理大状态空间从而导致性能受限和收益降低。与此同时,库位优化与调度运行联系密切,但现有多数工作在处理调度问题时未能考虑到库位优化问题。为解决仓储中堆垛机调度问题,提出一种基于深度强化学习算法的近端策略优化调度方法。将调度问题视为序列决策问题,通过智能体与环境的持续交互进行自我学习,以在不断变化的环境中优化调度。针对调度中伴生的库位优化问题,提出一种基于多任务学习的调度、库位推荐联合算法,并基于调度网络构建适用于库位推荐的Actor网络,通过与Critic网络进行交互反馈,促进整体的联动和训练,从而提升整体效益。实验结果表明,与原算法模型相比,该调度方法的累计回报值指标平均提升了33.6%,所提的多任务学习的联合算法能有效地应对堆垛机调度和库位优化的应用场景,可为该类多任务问题提供可行的解决方案。     

改进RRT-人工势场法的机械臂堆垛运动方法

快速拓展随机树算法(RRT)在机械臂路径规划中存在随机性强、搜索效率低、规划路径长等问题,不能在货柜堆垛场景中取得相对最优的光滑路径.对此,该文提出了一种改进RRT-人工势场法混合算法进行货柜堆垛机械臂运动规划.首先,对传统快速拓展随机树算法进行改进,在传统快速拓展随机树算法的全局搜索的基础上引入目标搜索,增强了随机树...     

钢坯入库路径优化模型与算法

在钢铁工厂的车间里,钢坯入库是一道非常重要的工序,它可归结为装箱问题。文中根据某钢厂的实际情况建立了相应的数学模型,以减少天车的行走距离,提高库房的利用率。通过分析天车行走总距离与钢坯入库顺序的关系．提出并论证了单存储区的最小入库序列所满足的性质,并利用该性质设计了多存储区的入库算法。多组模拟实验数据测试表明,单存储区测试结果验证了最小入库序列性质的正确性,多存储区测试结果表明了文中算法可大量缩短天车行走总距离和提高库房利用率。     

改进PSO在AGV系统路径优化调度中的应用研究

在考虑AGV输送系统与堆垛机联合优化的基础上提出综合影响因子,针对AGV载重和运送货箱体积限定问题建立AGV路径优化模型,利用改进的量子微粒群算法实现,克服了微粒群和量子微粒群算法容易陷入局部最优的缺点。通过实例仿真表明优化模型的可行性及改进算法的有效性。     

危化品堆垛双目测距中改进的SURF匹配算法研究

堆垛安全"5距"是保证危化品存储安全的重要因素,双目视觉测距是解决该问题的一个非常有前景的技术。本文针对危化品堆垛测距中双目立体匹配算法受货物特征点相似和光照影响的特点从而影响精度的关键问题,提出一种自适应邻域的改进SURF匹配算法,该算法对特征点进行位置约束,解决传统SURF算法容易受局部区域像素梯度方向影响的问题,大大提升了匹配效果。实验表明,该算法使得匹配准确率基本保持在98%,特征点数量相对较少时,准确率能达到100%。     

基于VSTO的文档审阅批注自动导出技术

针对软件测试活动中文档审查后文档问题入库工作繁琐的问题,提出一种Word审阅批注自动导出方法。该方法基于VSTO进行Word功能扩展,实现自定义的批注自动化导出,提出的批注筛选定位算法实现了批注的分类识别,导出批注的同时为其自动生成定位描述。文档审阅批注以审阅报告的形式导出,通过规范导出的内容要素及描述格式,生成的批注描述可供测试人员在文档问题入库时直接粘贴复制,简化了文档问题的入库过程。     

基于串级PID控制技术的堆垛机控制器的设计

本文从提高堆垛机作业系统的工作效率和可靠性的角度出发,利用串级控制原理和积分分离的PID算法,建立了堆垛机串级PID变频调速控制系统,避免了速度扰动的影响,实现了堆垛机的快速精确定位控制,提高了系统运行的稳定性和可靠性。     

自动化立体仓库货位分配与作业调度集成优化

针对动态提高单载具堆垛机式自动化立体仓库拣选效率的问题,文中提出了一种基于共享货位存储与动态订单拣选策略下的货位分配与作业调度集成优化方法。将动态移库优化扩展到仓库的整个拣选生命周期,建立以双指令循环下堆垛机拣选任务所需的总作业时间最短为评价目标的数学模型,提出了一种基于K-Medoids聚类的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,用K-Medoids算法通过产品与订单的相关性进行初始货位的聚类分析,筛除劣质解的货位范围,并在K-Medoids聚类算法生成的解类簇基础上获得精确解。实验结果表明,考虑动态移库可以使仓库拣选效率提高20%,且该算法与传统PSO算法相比求解时间下降66%左右。