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带时间窗的AGV车辆蜂群调度优化研究

孟凡伟  
【摘要】:车辆调度问题(VRP)作为现代物流配送过程中的一个重要环节,一直是学术界研究的前沿和热点。其中,带时间窗的车辆调度问题(VRPTW)在现实中的应用最为广泛,并且由于其问题内部的复杂性,使其在VRP问题中最具代表性。随着当今社会车间内部物流现代化程度的提高,物流自动导引车(AGV)作为一种全新的、无污染的、智能的物料配送工具,越来越多的受到客户的青睐,已成为承载车间内物料配送工作的趋势所在。因此,本文对AGV作为载体的带时间窗的车辆调度问题的研究具有重要的理论和现实意义。针对该问题,本文的研究工作主要有以下几个方面: (1)提出一种带有跟随蜂锦标赛选择和基于禁忌表食物更新策略的人工蜂群算法TLABC。为了提高人工蜂群算法(ABC)的收敛性和多样性,本文在跟随蜂选择引领蜂的过程中采用了锦标赛选择方法;此外还将蜂群中引领蜂占种群的比例由固定参数改为人工可调参数,以便人工控制种群中精英个体的数目。为了提高ABC算法的收敛性和避免早熟收敛的能力,本文在算法食物更新过程中添加禁忌表,防止侦察蜂对已抛弃解的重复搜索,以便使算法避免重复陷入同一局部最优解。最后利用多个算例对本文算法进行了验证,证明了TLABC算法具有良好的收敛性和避免早熟收敛的能力,特别适用于求解多峰问题。 (2)给出一种引领蜂比例随问题自调整的求解VRPTW问题的人工蜂群算法TLABC-VT。针对本文给出的VRPTW的求解框架,本文对该框架内的几个核心问题(包括初始解的构造、车辆/路径数目的优化、距离的改进和结果的再优化)进行详细的讨论并给出具体的实现方法。并将求解VRPTW的框架与TLABC算法加以融合,得到引领蜂比例随问题自调整的具有良好种群多样性的TLABC-VT算法。并应用Solomon算例对该算法的性能进行验证。证明了该算法求解VRPTW问题(尤其是以车辆数目最小作为求解目标的问题)的有效性。 (3)以上述理论为基础,针对B公司车间内实际的车辆调度问题,本文设计了车辆调度平台。给出了车辆调度平台系统架构,包括具体的工作原理、物理结构、部署结构、功能结构和软硬件配置要求。并给出了任务优化模块的实现方法,建立了考虑交通阻塞情况的VRPTW问题模型。最后利用本文开发的车辆调度平台对B公司的车辆调度问题加以求解,验证了该平台的有效性。


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