环形穿梭车调度系统设计与开发

设计了穿梭车调度系统的总体框架以及调度流程。利用VS2010和Qt开发技术,开发了环形穿梭车调度系统。系统包括环形穿梭车环境配置及初始化模块、道口模块初始化、穿梭车模块初始化、调度任务模块等功能模块,提高了物流调度效率。

基于混合算法的环形轨道RGV系统调度优化研究

针对自动化仓库中环形轨道RGV(有轨制导车辆)调度问题,以任务最短完成时间为目标,分析其主要影响因素。在此基础上提出路径最短和堵塞次数最少两个优化目标,并建立数学模型,设计基于规则的遗传算法求解。使用自适应的交叉变异概率代替传统遗传算法中的固定参数,改善遗传算法易陷入局部最优解的现象。同时,为解决多目标优化求解问题,提出了改进的自适应权重的求解方案。通过Matlab仿真实验分析比较算法性能,验证了算法的有效性。

基于TS算法的直线往复2-RGV系统调度研究

针对自动化立体仓库出库过程中的直线往复两穿梭车(RGV)系统可能存在的RGV相互碰撞问题,提出了RGV冲突避免约束;同时考虑到堆垛机作业顺序对物料出库时间的影响,将RGV调度与堆垛机调度整合,建立了给定运送序列情况下该问题的数学模型,目标是最小化物料的总出库时间。根据物料出库过程的特征,提出了基于运送序列的解的表达方式及基于RGV分派策略和入/出库站分派策略的可行解构造方法,并在此方法的基础上应用禁忌搜索算法对问题进行求解。为了检验算法的有效性,给出了问题的一个下界。算例实验结果表明所提出算法能够避免RGV冲突,有效求解问题。

基于分区法的2-RGV调度问题的模型和算法

以某救灾物资自动化立体仓库为背景,研究了出库过程中的2-RGV调度问题。为避免运行于直线轨道上的两辆穿梭车发生碰撞,将存取系统划分为不重叠的两个区域,并将两个区域内的运送分别分配给两辆穿梭车。建立了基于区域划分的2-RGV调度问题的混合整数线性规划模型,目标是最小化所有物料的总出库时间。提出了一个混合遗传算法求解该问题,并采用包含穿梭车顺序、穿梭车分配及出库站分配的染色体编码方式。算例试验显示提出的模型和算法能够有效求解该问题。

分区模式下环形2-RGV系统优化调度研究

环形穿梭车(rail guided vehicle,RGV)系统在自动化立体仓库(automated storage and retrieval system,AS/RS)中得到广泛应用,但在应用过程中易发生RGV碰撞或无效等待。针对环形2-RGV系统优化调度存在的问题,采用分区法进行研究,以最小化物料出库总时间为目标,提出了分区约束、碰撞避免约束以及RGV与堆垛机协同作业等约束,建立了分区模式下环形2-RGV优化调度问题的混合整数线性规划模型。设计了一种混合自适应遗传算法(hybrid adaptive genetic algorithm,HAGA)求解该问题,并给出了问题的下界。在算例试验中,将HAGA的求解结果与下界和CPLEX求解结果对比,不同规模算例下出库时间的平均偏差分别为3.4%和0.1%,且HAGA求解耗时均少于8 min;与变邻域搜索算法对比,HAGA在所有算例上的平均出库时间节约了8.3%,证明所提出HAGA能够快速有效地求解该问题。