一种同时送货和取货的机器人物流调度优化方法技术

本发明专利技术提供一种同时送货和取货的机器人物流调度优化方法，涉及人工智能物流路径规划控制技术领域，该方法以机器人送货和取货的总行驶距离最小为目标，建立机器人物流调度数学模型；利用狼群算法对机器人物流调度数学模型进行求解，获得机器人物流调度初始最优解；将所述机器人物流调度初始最优解作为结合混沌技术的禁忌搜索算法的初始值，计算机器人物流调度的最终最优解；将所获得的最终最优解作为最优物流调度策略，对机器人进行调度；该方法将机器人送货与取货过程作为一个整体进行考虑，有效避免了机器人物流运输路线的迂回，能够减少机器人的运输距离，提高经济效益。提高经济效益。提高经济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种同时送货和取货的机器人物流调度优化方法


[0001]本专利技术涉及人工智能物流路径规划控制
，更具体地，涉及一种同时送货和取货的机器人物流调度优化方法。

技术介绍

[0002]随着物流业向全球化、信息化及一体化的发展，配送在整个物流系统中的作用变得越来越重要。其中，运输线路是否合理直接影响到配送成本和效益，选取恰当的机器人运输路径方案，可以提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度，具有重要经济价值和社会价值。
[0003]传统的机器人物流调度路径问题只考虑了机器人运行中单纯的取货或者送货的过程，而带回程取货的机器人路径问题则多数要求机器人先服务送货客户节点，后服务取货节点，即机器人只在配送过程中完成送货任务，在配送回程的过程中完成取货任务，没有将取货和送货结合起来考虑，造成了运输路线的迁回，加大了运输成本。
[0004]同时送取货的机器人物流运输调度问题同时解决客户的两类需求：其一是配送需求，即按照客户的需求将货物从物流中心送到顾客处；其二是收集需求，即机器人收集各客户点的货物后返回物流中心。该问题以机器人行驶的总距离本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种同时送货和取货的机器人物流调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：以机器人送货和取货的总行驶距离最小为目标，建立机器人物流调度数学模型；S2：利用狼群算法对机器人物流调度数学模型进行求解，获得机器人物流调度初始最优解；S3：将所述机器人物流调度初始最优解作为结合混沌技术的禁忌搜索算法的初始值，计算机器人物流调度的最终最优解；S4：将所获得的最终最优解作为最优物流调度策略，对机器人进行调度。2.根据权利要求1所述的一种同时送货和取货的机器人物流调度优化方法，其特征在于，所述步骤S1中，以机器人送货和取货的总行驶距离最小为目标，建立机器人物流调度数学模型，具体为：所述机器人物流调度数学模型具体为：学模型具体为：学模型具体为：学模型具体为：学模型具体为：学模型具体为：学模型具体为：学模型具体为：学模型具体为：其中，f(x)为机器人物流调度函数，H为机器人的数量，Q为机器人的最大载重量，L为机器人所能行驶的最大距离；V表示顶点的集合，一个顶点对应一个客户，满足V＝{1,2，...,n}，n为顶点的数量；V0表示包含初始顶点的所有顶点集合，满足V0＝V∪{0}，顶点0为初始顶点，表示物流中心；d
ij
表示第i个顶点和第j个顶点之间的距离，满足i,j∈V0,i≠j,d
ii
＝0；q
i+
为机器人向第i个顶点配送的载重量；q
i
‑
表示机器人向第i个顶点收集的载重量；x
ijk
为二进制变量，x
ijk
＝1表示第k个机器人从第i个顶点行驶至第j个顶点，x
ijk
＝0表示机器人的其他行驶路径；w
ijk
为第k个机器人经过e
ij
弧度所承担的载重量，其中，e
ij
表示第i个顶点和第j个顶点之间的弧度；
x
ipk
为二进制变量，x
ipk
＝1表示第k个机器人从第i个顶点行驶至第p个顶点，x
ipk
＝0表示机器人的其他行驶路径；x
pjk
为二进制变量，x
pjk
＝1表示第k个机器人从第p个顶点行驶至第j个顶点，x
pjk
＝0表示机器人的其他行驶路径；D
j
表示第k个机器人在第j个顶点时的载重量。3.根据权利要求2所述的一种同时送货和取货的机器人物流调度优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，利用狼群算法对机器人物流调度数学模型进行求解，获得机器人物流调度初始最优解，具体方法为：S2.1：根据机器人物流调度数学模型初始化并释放人工狼群，确定所述人工狼群中的头狼、探狼和猛狼；S2.2：探狼进行游走行为寻找猎物，记录探狼的游走次数，当探狼达到最大游走次数T
smax
时，猛狼进行奔袭行为，否则探狼继续进行游走行为；S2.3：猛狼进行奔袭行为，判断奔袭行为中的猛狼和头狼之间的距离，当猛狼奔袭到与头狼间的距离小于预设的临界距离时，猛狼通过召唤行为召唤人工狼群，人工狼群进行围攻行为，否则猛狼继续进行奔袭行为；S2.4：更新人工狼群，获取更新后人工狼群中的头狼信息；S2.5：判断狼群算法是否满足预设的狼群算法终止条件，当满足狼群算法终止条件时，输出此时人工狼群的头狼信息，作为机器人物流调度初始最优解，否则重复步骤S2.2～S2.4。4.根据权利要求3所述的一种同时送货和取货的机器人物流调度优化方法，其特征在于，所述步骤S2.1中，根据机器人物流调度数学模型初始化并释放人工狼群，具体为：设置人工狼群的参数，所述参数包括：人工狼群的步长因子S、狼群规模Pop_size、最大迭代次数T
max
、距离因子探狼最大游走次数T
smax
、搜索的空间维数为D、第一代探狼的比例因子α1和更新比例因子β。5.根据权利要求4所述的一种同时送货和取货的机器人物流调度优化方法，其特征在于，所述步骤S2.1中，确定所述人工狼群中头狼的具体方法为：根据适应度函数计算所有人工狼的适应度值，所述适应度函数为将所有人工狼适应度值从大到小进行排序，选...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡延光，曾庆丰，蔡颢，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：