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四向穿梭车仓储系统调度优化研究

刘瑞萍  
【摘要】:5G无线通信技术的商用,激光雷达测距应用的成熟和普及为智能设备发展创造了前所未有的有利条件,同时现代物流对时间和空间利用率的极值追求,给自动化立体仓库的深入研究和进一步推广都提供了时代机会。无论是传统生产制造业还是新型互联网电商,为了提升配送效率,都纷纷建造了可容纳众多SKU(Standard Product Unit)的仓储物流中心(例如中国烟草、一汽集团、天猫商城和京东等)。仓储物流已经进入自动化系统集成时代,以高层立体货架为存储主体设备已发展成为智能化物流系统存储的主要方式,工作主体也有货架存储转变成机器人或穿梭车+货架。以货架+穿梭车+提升机+拣选系统+仓库管理系统等硬件和软件集成的存储系统,成为目前主要的存储模式之一。为提高城市最后一公里配送时效或者应对促销活动的海量需求,对仓储作业的柔性提出了更高的要求,一种新型的穿梭车系统——四向穿梭车系统使用日益普及。四向穿梭车系统可以根据负载需求动态调整作业任务,具有较强的灵活性,但同层多辆穿梭车并行运行可能会产生路径冲突,系统控制调度也更为复杂。本文以四向穿梭车系统为研究对象,针对四向穿梭车系统中多四向穿梭车多升降机进行出入库作业优化和路径优化调度问题,建立基于时间最短的调度优化数学模型。结合模型的特点,使用改进的遗传算法来求解任务规划和改进A*算法对货架层内路径优化。首先,通过对四向穿梭车系统的仓储物理布局特征和出入库作业流程分析,将入库作业分为三种方式,出库作业分为两种方式,结合四向穿梭车和提升机作业的不同阶段所消耗的时间,建立基于时间最短的入库、出库作业调度优化模型。其次,结合本文的调度优化模型的特点,设计一种改进的遗传算法求解调度模型。设计包含作业任务、四向穿梭车及提升机信息的个体矩阵编码,根据其编码设计遗传算子,对算法中的算子概率和适应度函数进行改进,从而实现作业任务优化。最后,提出四向穿梭车系统中存在的调度冲突问题,对并行作业的四向穿梭车产生的冲突分类,通过动态图论和构建一种基于时间窗法改进的A*算法进行路径优化,寻求安全无冲突路径。通过仿真实例分析,本文提出的改进A*算法对批量作业时间有显著的优化效果。


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