基于动态平衡策略的自动化码头多AGV路径优化算法研究

对自动化集装箱码头AGV(automatic guided vehicle)自动运输系统路径规划算法和港口布局进行深入研究之后,针对岸桥与堆场之间路径规划中可能出现的冲突以及任务分配不均等问题,提出了基于动态平衡策略的自动化码头多AGV路径优化算法。通过对Dijkstra算法进行改进,在考虑路径距离的基础上,同时引入该路径上预计通过的AGV数量,实现了路径分配的动态平衡;提出了改进速度控制策略和重新规划路径控制策略,有效减少了冲突次数,且减少了道路堵塞率。建立了基于动态平衡策略与基于MAS(multi-agent system,MAS)的控制方式对比实验,结果表明该算法能有效求解500个任务以上的大规模任务分配问题,并且显著降低平均堵塞率0.0008~0.0055。此算法亦可应用于其他类型的码头布局中,进一步提高了码头水平运输效率。

自动化码头堆场设备联合调度不确定优化

自动化码头建设是实现港口转型升级、提高核心竞争力和提升港口形象的重要途径。以最小化港口装卸作业时间为目标,建立了自动化码头堆场主要作业设备自动化集卡和自动化场桥的联合调度优化模型,考虑的不确定因素包括自动化集卡的行驶速度及时间和自动化场桥行走距离和作业时间的不确定性。采用改进的粒子群算法进行优化求解,算例结果表明不确定环境下的联合调度优化方案提升了港口的作业效率,验证了所用优化模型及算法的合理性和有效性。