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《兰州交通大学》 2011年
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大型仓储系统的调度算法研究

马永杰  
【摘要】:自动化仓储系统(AS/RS)是现代物流和CIMS中的重要环节,对现代企业的生产发挥着日益重要的作用。AS/RS是一个离散的、随机的、动态的、多因素、多目标的复杂系统,对AS/RS的智能化管理将导致复杂的系统优化问题。大型仓储系统作为自动化仓储系统的一个重要发展方向,具有控制更为复杂、优化效率要求更高等特点,而传统的优化方法求解过程不仅时间较长、成本较高,而且不易求得最优解。 本文将快速遗传算法的理论研究,与首都国际机场大型货运站仓储系统工程项目相结合,以进一步完善大型仓储系统的智能化管理、提高系统整体效率为目标,开展了大型仓储系统优化方法的研究。该项研究,对于提高大型仓储系统的智能化水平,提高仓库的运行效率,降低运行成本,提高物流运营企业和设计研发企业的竞争力等方面,都具有重要的工程意义;对于如何获得高效、稳定、可靠的快速遗传算法,遗传算法如何更好地模拟复杂系统的适应性过程和进化行为、在优化问题求解中如何才能具备全局攻敛性、搜索效率如何评价、如何与其他算法结合、如何更好地适应工程的需要等遗传算法的主要研究方向上,都具有重要的理论价值。 论文主要工作如下: (1)以首都国际机场大型货运站仓储系统为例,分析了AS/RS,特别是大型仓储系统的工作流程和特点,提出了智能控制的方向和内容,建立了大型仓储系统的优化模型,选择遗传算法作为主要的优化算法,提出了大型仓储系统优化的目标函数和约束条件。 (2)设计了一种快速单目标约束遗传算法。该算法提出一种既利用不可行解扩大搜索范围、又不引入惩罚因子的约束处理方法;设计了一种具有“记忆”能力的交叉算子,能够阻止个体的“返祖”现象,避免了重复搜索,提高了搜索效率;设计了搜索步长和方向可变的非均匀变异算子,可以保证算法在前期的快速搜索能力和后期的最优解的保持能力;采用“精英”保持策略,将父代的最优个体合并到子代,使算法具有较强的鲁棒性。.性能分析表明,该算法为1阶快速收敛的遗传算法,收敛速度优于其它3种对照的遗传算法,而且参数的选择对于算法的收敛速度没有本质的影响,一般能很快找到全局最优解或近似最优解。 (3)设计了一种快速多目标约束遗传算法。该算法提出一种能够从可行解空间和不可行解空间同时搜索(边界搜索)的交叉算子,将约束条件和目标结合在一起,引入一种新的偏序关系用于比较个体之间的优劣;提出一种新的Niche值计算方法作为维持群体均匀性的主要动力,并采用已搜索解集避免了算法的重复搜索。采用Markov链作为分析工具,证明了算法的收敛性。仿真结果表明,与同类进化算法相比,该算法能够快速收敛到Pareto前沿,并能很好地维持群体的多样性。 (4)采用遗传算法,进行自动化仓库的货位和拣选路径的优化。在AS/RS中,提出了基于随机存储策略的库区分配优化、货位分配优化、行驶时间优化的优化控制目标,采用罚函数法对堆垛机的容量和行驶速度、多任务作业周期中先存后取、由近及远存储、由远及近出库等约束条件进行处理。利用遗传算法,在已经存储一定数量的货物的大型自动化仓库中,求出了动态货位分配和拣选路径优化的Pareto最优解。实验表明,该方法能够很好地满足立体仓库优化控制的工程实际需要。 (5)进行AS/RS中堆垛机动态待命位的研究。由存储时间优先的出库策略确定了m个可能的访问点{Pi|i=1,...,m},由随机存储策略得到了这m个可能的访问点分别具有的流通率{Ii|i=1,...,m},证明了这m个可能的访问点属于格拉斯曼空间。利用多质点重心法,通过格拉斯曼空间到仿射空间的映射,求出了堆垛机动态待命位。计算结果表明,该方法总体性能优于已有的研究结果。 (6)在上述研究的基础上,分析了该大型仓储系统的性能。利用遗传算法确定了自动化仓库的动态拣选路径,采用多质点重心法获得了堆垛机的动态待命位,之后,利用堆垛机的加速和减速曲线,得到堆垛机在自动化仓库中的平均作业时间,最终获得该大型仓储系统的出入库能力,并分析了货位分配、拣选路径优化和堆垛机的动态待命位对提高出入库能力的贡献,从而也体现了本文研究的工程价值。 本文的研究结果,已经在首都国际机场大型货运站仓储系统工程项目中部分使用,并取得了良好的优化效果。
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