基于PSO的自动化集装箱码头双小车岸桥和AGV的协同调度

为研究自动化集装箱码头的双小车岸桥QCs(Quay Cranes)与自动导引小车AGV(Automated Guided Vehicle)的协同调度问题,以自动化集装箱码头多种装卸运输设备为研究对象,以AGV调度为主,建立以卸船作业最末任务结束时间最小化为目标的混合整数规划模型,采用多层编码粒子群算法(PSO)进行求解。在卸船任务数量变化下,通过改变双小车岸桥和AGV数量的配置,得出不同情况下作业完成时间,在相应最优调度方案下给出调度甘特图。运用CPLEX软件、PSO和GA(Genetic Algorithm)分别进行求解分析,通过计算结果对比分析PSO的有效性。结果表明:卸船作业完成时间随着任务数量的增加而增加,随着AGV数量的增加而减少,但是并不是AGV数量越多,整个码头运作效率就会越高,算例证明了模型的实用性和有效性。