基于模拟退火粒子群的AGV优化调度方法技术

本发明专利技术提供一种基于模拟退火粒子群的AGV优化调度方法，首先对AGV的调度过程进行抽象，建立相应的数学模型，利用粒子群算法初始化种群，确定适应度函数，计算粒子的适应度值；结合模拟退火算法，更新粒子的速度和位置，确定新粒子的适应度值，最终得到最优结果。本发明专利技术通过实例在不同配置条件下，与标准粒子群算法进行比较，验证了该算法具有收敛速度快且稳定性高等优点，避免结果陷入局部最优，最终收敛效果优于标准粒子群算法，充分验证了该发明专利技术能提高AGV利用率，且作业货次越多，其利用率越高，可有效解决输送系统的大规模调度问题。

【技术实现步骤摘要】
基于模拟退火粒子群的AGV优化调度方法
本专利技术属于自动化立体仓库优化调度
，涉及一种AGV优化调度方法，具 体涉及一种基于模拟退火粒子群算法的AS/RS输送系统AGV优化调度方法。
技术介绍
AS/RS (Automated Storage and Retrieval System)系统硬件设备的研究发展己 趋于完整，现代企业对AS/RS工作效率的要求增加，更多集中在对系统优化管理、调度和作 业的优化。AS/RS的输送系统已经成为影响仓库作业的瓶颈，因此需要采用合适的方法解决 输送系统AGV (Automatic Guided Vehicle)优化调度问题，以增加仓储系统的工作效率、提 升企业的营业利润，降低企业物流费用，提高企业竞争力。 输送系统是自动化立体仓库的一个重要组成部分。对它调度问题的优化研究，能 够使输送系统资源得到充分的利用，同时避免发生系统死锁及系统瓶颈效应，从而提高输 送系统的作业效率。输送系统的调度优化实质上就是指AGV的优化调度问题，它的研究目 标主要就是在多个约束条件下，将要完成的输送任务合理分配给AGV，使系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于模拟退火粒子群的AGV优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：将上/下包台、入/出库台及AGV定为调度对象，并以AGV完成输送任务所花费的工作时间最小作为优化调度的目标构造AGV调度优化问题数学模型；步骤2：以基于调度对象的三维矩阵对粒子位置进行编码，并采用模拟退火粒子群算法对AGV调度优化问题数学模型进行求解，得到给定任务量下AGV的最优调度方案。

【技术特征摘要】
1. 一种基于模拟退火粒子群的AGV优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1 :将上/下包台、入/出库台及AGV定为调度对象，并以AGV完成输送任务所花 费的工作时间最小作为优化调度的目标构造 AGV调度优化问题数学模型； 步骤2 :以基于调度对象的三维矩阵对粒子位置进行编码，并采用模拟退火粒子群算 法对AGV调度优化问题数学模型进行求解，得到给定任务量下AGV的最优调度方案。2. 根据权利要求1所述一种基于模拟退火粒子群的AGV优化调度方法，其特征在于：所述编码方式采用整数编码。3. 根据权利要求1所述一种基于模拟退火粒子群的AGV优化调度方法，其特征在于：所述AGV调度优化问题数学模型表示为：其中，Tk表示第k辆AGV的工作时间，L表示AGV数量；dik表示第k辆AGV离开第i个 入/出库台的时间，rik表示第k辆AGV到达第i个入/出库台的时间，(^表示第k辆AGV 离开第j个上/下包台的时间，表示第k辆AGV到达第j个上/下包台的时间，Q表示 AGV的编号集合，S表不入/出库台的编号集合，S'表不上/下包台的编号集合，tijk表不第 k辆AGV从第i个入/出库台到第j个上/下包台的时间。4. 根据权利要求3所述一种基于模拟退火粒子群的AGV优化调度方法，其特征在于：所述步骤（2)具体包括以下步骤： 1) 种群初始化 首先，设定粒子种群大小N、最大迭代数、学习因子以及粒子速度VA的最大值和最 小值； 然后，对种群中粒子进行初始化： 位置初始化：XA = UnifrncKQi, Si, S' DT ; 速度初始化：VA = UnifrncK...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨玮，曹薇，李程，李国栋，高贺云，杨超群，
申请(专利权)人：陕西科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61