具有多层级货架的自动小车存取系统排队网建模与分析

为了满足多楼层生产车间之间的物料运输需求,同时减少企业成本,自动存取系统的设计问题变得愈发重要。带有多层级货架的自动小车存取系统因其优秀的吞吐能力和柔性,具有很好的应用前景。为了分析多层车间中带有多层级货架自动小车存取系统并行作业的性能,在分析自动导引小车(AGV)和电梯、伸缩臂作业方式的基础上,构建了半开排队网络模型,并设计了基于近似均值分析法的近似求解算法。该方法首先将半开排队网内部网络分为不同的单独网络模型,并分别重构为等效的闭排队网络模型。这些网络模型最终被聚合成一个节点,与外部的同步节点联合构建闭排队网络模型求解吞吐率。最后,针对内部网络的单独节点进行分析计算,得到其他系统性能指标。通过设计仿真实验,验证了所提方法的有效性和准确性。

自动小车存取系统中轨道导引小车环路死锁控制的研究

为防止自动小车存取系统中轨道导引小车环路死锁现象,提出了一种基于Petri网和有向图的死锁控制方法。该方法首先应用有色赋时Petri网建立了自动小车存取系统的动态模型,并结合有向图工具,阐述了导致环路死锁的原因。在此基础上,针对单一轨道双向运行的轨道导引系统,探讨了其环路死锁的主要表现形式,给出了轨道导引小车无死锁运行的充要条件,并提出了包含临界状态在内的死锁避免控制策略。最后,结合实例说明了环路死锁控制的有效性。

基于改进遗传算法的自动小车存取系统升降机调度建模与优化控制

为了提高自动小车存取系统中升降机系统的接货效率,提出了一种基于改进遗传算法的优化调度方法.该方法通过建立升降机调度系统的数学模型,利用启发式均匀交叉算子的遗传算法扩大全局搜索;同时,利用换位表达变异运算获得后代的改进,以对系统运行过程中的升降机进行优化控制.应用该算法分别将目标函数取为小车等待时间最短、升降机总的运行时间最短以及这两个目标函数线性加权和最小进行仿真实验,结果表明了所建立的模型和所改进的算法是可行和有效的.

自动小车存取系统复合作业三维空间路径优化

为了提高智能立体仓库的运转效率,提出了一种改进的人工狼群算法,利用该算法有效地解决了轨道小车存取系统复合作业三维空间路径优化问题。针对该系统出入库复合作业的特点,设计了一种包含轨道引导小车任务分配与三维空间路径信息的编码和解码方法;将禁忌表和拥挤度因子引入算法,并采用自适应围攻步长来避免算法陷入局部最优,同时加快算法的后期收敛速度。以某省级电能计量设备自动检定中心的AVS/RS系统为实例,将该算法与另外两种优化算法进行比较,结果表明该改进算法的收敛速度更快、优化率更高、得到的解最优。

巡回式自动小车存取系统正交仿真分析

为提高巡回式自动小车存取系统的出库效率,采用仿真方法结合正交实验对出库效率的影响因素进行了研究。分析了巡回式自动小车存取系统的出、入库流程,总结了其影响因素;建立了巡回式自动小车存取系统的仿真模型,设计了基于正交实验的仿真流程;对应库容量分别为2 400、1 800和1 200的24种不同的设计场景,采用正交实验法对速度、加速度、货位指派方式等因素进行了仿真分析。实验结果表明,控制因素对所有设计场景都有较大影响,研发自动小车存取系统的控制调度软件可稳定提升自动小车存取系统的性能;速度因素的影响因场景不同而不同,在列数较大的场景中,提升小车最大速度会产生更好的效果;在列数较小的场景中,提升升降机加速度会产生更好的效果。

面向B2C电商订单的自动小车存取系统动态储位优化

为提高B2C电商订单拣选速度,分析单一订单和多个订单的情况下,品项在自动小车存取系统(AVS/RS)中的货位变化对系统出库作业时间的影响;提出基于节约时间的多层次启发式聚类算法,利用订单品项间的相似系数进行聚类;从商品价格折扣和被定频次两个角度提出品项物流价值模型,并以此为货位优化的依据;构建了仿真模型,对聚类方法及储位优化策略的有效性进行验证。结果表明,基于节约时间法的多层次启发式聚类算法效果较好,和传统的全周转率货位分配策略相比,考虑商品价格折扣的品项物流价值的动态储位优化策略可以明显提高订单出库效率。

自动小车存取系统三维仿真平台研究

提出并实现了自动小车存取系统AVS/RS的三维仿真平台。完成了平台的架构设计、三维模型构建及动画仿真实现。平台包括人机交互模块、三维模型模块、动画模块和信息输出模块。平台能够以3种方式获取自动小车执行存取任务的路径点序列,并以三维动画的方式形象直观地展示系统的动态运行过程,最终输出系统运行过程中的各种信息。可用于AVS/RS理论研究的验证和评价,有助于系统调度策略的制定,对AVS/RS的进一步推广具有十分重要的意义。

自动小车存取系统的调度优化

为提高自动小车存取系统的出入库效率,提出了一种基于改进遗传算法的调度优化方法。分析了影响自动小车存取系统调度的4个因素,并以此建立了数学模型。在此基础上利用线性调整适应度值和混合选择策略的改进遗传算法进行调度优化的求解。最后,通过仿真证明了该方法的可行性和有效性。

基于改进量子微粒群的轨道导引小车系统建模与优化

为提高自动小车存取系统中轨道导引小车系统的出入库作业效率,提出了一种基于改进量子微粒群的优化方法。分析了轨道导引小车系统出入库作业任务队列特征,建立了数学模型。在此基础上利用量子微粒群算法进行优化调度,并在该算法中引入高斯变异算子,克服了其容易陷入局部最优的缺点。通过仿真实验表明了方法的可行性和有效性。

基于Petri网的RGVs系统中环路死锁研究

为实现自动小车存取系统的实时控制,基于双重着色赋时Petri网(Colored Ti med Petri Nets,CTPN)构建了RGVs系统(Rail-Guided Vehicles system,RGVs)的动态模型。同时为了提高RGVs系统的存储效率,对RGV小车采用基于最短路径的调度策略。并针对RGVs系统的临界状态即将发生环路(环路链)死锁的状况,提出了一种死锁预防的方法。最后基于VC.NET验证其有效性。

AVS/RS系统冲突与死锁控制策略

针对多小车多升降机自动小车存取系统的安全性需求,提出一种基于迭代时间窗的系统冲突与死锁控制策略。通过改进的Banker算法分别完成小车2个作业阶段的最短路径检测,同时对系统冲突与死锁类型进行了分类,给出了基于迭代时间窗法的冲突与死锁控制策略,并通过具体实例进行详细验证。结果表明,该文提出的系统冲突及死锁控制策略,能够在提高小车运行效率的同时,增强系统的安全性能。

基于离散粒子群算法的AVS/RS货位优化

为了提高自动小车存取系统的存取效率和方便货位管理,提出了基于离散粒子群算法的货位优化方法.该方法首先建立了系统货位优化的数学模型,在此基础上,结合货位优化的原则提出了货位分区的策略,并基于离散粒子群算法实现了货位分配的优化,从而保证自动小车在不发生死锁的前提下调度货物时,能较好地缩短小车行走时间.最后,通过仿真实例验证了算法的有效性.