自动化集装箱码头双循环AGV与场桥的集成调度研究

针对自动化集装箱码头装卸过程中双循环自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)和场桥的调度问题,提出基于启发式遗传算法的集成调度方法.根据自动化码头装卸过程中双循环AGV的作业特点,对集装箱在船舶与堆场之间的流动特征进行详细解析,建立相应的数学模型,并分别设计基于"最早可获得时间"和"最短路径"启发式规则的遗传算法进行求解.通过数值仿真,从平均值、最小值、标准方差和求解时间分析任务量、AGV数量等参数对算法性能的影响,结果表明,"最早可获得时间"启发式规则相比于"最短路径"启发式规则更适合双循环AGV与场桥的集成调度.

基于启发式遗传算法的双循环AGV与场桥的集成调度

针对自动化集装箱码头双循环AGV和场桥的集成调度的问题,在集装箱任务统一编号的基础上,建立了以最小完工时间为目标的线性混合整数规划模型,并设计了基于随机搜索机制的最短路径启发式遗传算法进行求解。在数值试验中用CPLEX和遗传算法进行对比分析,并针对任务数量、岸桥数量、AGV数量3个参数对遗传算法的求解结果进行了分析。