一种基于NSGA-II实现制造车间AGV调度的方法技术

一种基于NSGA

【技术实现步骤摘要】
一种基于NSGA
‑
II实现制造车间AGV调度的方法


[0001]本专利技术涉及智能控制
，尤其涉及一种基于NSGA
‑
II实现AGV调度的方法。

技术介绍

[0002]随着新兴信息技术的广泛应用，智能AGV运输得到了快速发展；AGV可用于自动化集装箱码头的水平运输设备、制造车间、餐饮等等，它的高效运行可以提高各行各业的装卸效率；AGV(Automated Guided Vehicle)，意为“自动导引运输车”，是指装备有电磁或光学等自动导引装置，它能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。
[0003]AGV，也称为无人搬运车、自动导航车、激光导航车，其显著特点的是无人驾驶，AGV上装备有自动导向系统，可以保障系统在不需要人工引航的情况下就能够沿预定的路线自动行驶，将货物或物料自动从起始点运送到目的地。
[0004]NSGA
‑
II是最流行的多目标遗传算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准；采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比NSGA大大的降低；采用了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定的共享半径shareQ，并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准，使准Pareto域中的个体能扩展到整个Pareto域，并均匀分布，保持了种群的多样性；引入了精英策略，扩大了采样空间，防止最佳个体的丢失，提高了算法的运算速度和鲁棒性。

技术实现思路
r/>[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于NSGA
‑
II实现制造车间AGV调度的方法。
[0006]本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种基于NSGA
‑
II实现制造车间AGV调度的方法，其特征在于：车间AGV调度问题的简化为柔性作业车间问题，并通过机器的方法及基于工件的编解码方法求解，采用基于NSGA
‑
II方法优化，最终求得最优调度方案，编解码具体步骤如下：
[0007]步骤一、问题编码：对待加工工件根据其工序内容，按基于工件的编码方法进行编码；将所有的AGV比拟为“柔性作业车间问题”中的可选机器，采用基于机器的编码方法对AGV进行编码；
[0008]步骤二、生成序列：根据编码方法，随机将所有工件所有的工序生成一条序列(待解码的所有工序，解码后为一条可行的调度方案)；
[0009]步骤三、解码(生成AGV调度的序列)：根据工件序列的编码信息，依次在AGV集合中确定可选的AGV，最后随机选用一辆AGV，安排在对应工件的编码机器序列上，最后生成一条完整的机器序列，即可选的调度方案，该方案可称为种群个体；
[0010]步骤四、根据机器序列，计算优化目标的数值，作为种群个体评价适应度的依据。
[0011]基于NSGA
‑
II优化步骤如下：
[0012]步骤一、NSGA
‑
II参数设置：算法迭代次数Gen
max
，种群数目N，选择概率P
S
，交叉概率P
C
，变异概率P
m
，Pareto解集最大数目MaxSize；
[0013]步骤二、匹配设置：初始化N个个体形成种群P，所述的匹配设置包括对工件及AVG的编码和优化目标值；
[0014]步骤三、数值计算：令Gen＝0，根据种群P中各个个体的f1、f2，进行快速非支配排序及拥挤距离计算；
[0015]步骤四、更新Pareto解集集合：根据种群中个体的等级和拥挤距离，存入MaxSize个个体到Pareto解集，若Pareto解集中已存在个体，需将当前MaxSize个个体和已存在的个体重新排序，去除适应能力差的个体，保证Pareto解集中存在MaxSize个个体；
[0016]步骤五、形成生态系统：采用锦标赛选择法，优先选择非支配等级最低的个体，其次按拥挤距离选择更大的个体，直至满足种群个体的选择数目，选择非支配等级最低的个体直接进入下一代种群Q，对其他个体进行交叉、变异，最终生成种群Q。
[0017]步骤六、所述的种群Q个体与所述的种群P个体合并为种群QP，并按快速非支配排序的方法，根据优化目标值，按适应度能力自强到弱进行排序，选择前N个适应度强个体形成新的种群P。
[0018]步骤七：令Gen＝Gen+1；若Gen达到设置的最大迭代次数，直接输出当前最优的Pareto解集，否则进入下一次循环。
[0019]优选的，所述的对工件及AVG的编码，对工件和AGV分别按照基于工序、基于机器的编码方法进行编码；将所有工件的工序随机安排到同一个序列上，生成工序序列；针对工序序列上的每一道工序，在AGV集合中随机选取一辆AGV，依次生成AGV序列。
[0020]优选的，所述的优化目标值，依次将工序序列上的各基因位上的工序安排至各个AGV上进行运送，并计算优化目标值，形成种群个体，重复N次，最终形成种群P。
[0021]优选的，所述的种群Q个体与所述的种群P个体合并为种群QP，并按快速非支配排序的方法进行适应度评价，按适应度能力自强到弱进行排序，选择前N个个体形成新的种群P。
[0022]本专利技术的有益效果在于：本方法与现有技术的区别和优点：
[0023]与现有传统AGV技术相比：使用柔性作业车间问题模式简化了复杂AGV调度问题，可利用成熟的编解码方法对AGV问题进行编码并解码，提高求解效率，降低问题本身的复杂度。
[0024]灵活应用NSGA
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II技术：采用NSGA
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II中的快速非支配排序的方法，可寻得兼顾多种优化目标的非劣解，兼顾各个优化指标，根据AGV运送需要实时调控选择到最合适的调度方案。
附图说明
[0025]图1为一种基于NSGA
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II实现制造车间AGV调度的方法的整体流程示意图示意图。
[0026]图2为一种基于NSGA
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II实现制造车间AGV调度的方法的基于工序编码和机器编码示意图。
[0027]图3为一种基于NSGA
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II实现制造车间AGV调度的方法的解码后的调度方案示意图。
[0028]图4为一种基于NSGA
‑
II实现制造车间AGV调度的方法的实际使用状态示意图。
具体实施方式
[0029]在本专利技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0030]下面将结合专利技术实施例中的附图，对本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于NSGA
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II实现制造车间AGV调度的方法，其特征在于：包括问题编码、生成序列、解码、适应度评价优化及基于NSGA
‑
II优化方法；具体步骤如下：步骤一、问题编码：对待加工工件根据其工序内容，按基于工件的编码方法进行编码；将所有的AGV作为可选机器，采用基于机器的编码方法对AGV进行编码，获得工件编码和AGV编码；步骤二、生成序列：根据编码方法，随机将所有工件的工序生成一条序列，获得工件序列的编码信息；步骤三、解码：根据工件序列的编码信息，依次在AGV集合中确定可选的AGV，最后随机选用一辆AGV，安排在对应工件的编码机器序列上，生成完整的机器序列；所述的基于NSGA
‑
II优化方法，具体步骤如下：步骤一、NSGA
‑
II参数设置：算法迭代次数Gen
max
，种群数目N，选择概率P
S
，交叉概率P
C
，变异概率P
m
，Pareto解集最大数目MaxSize；步骤二、匹配设置：初始化N个个体形成种群P，所述的匹配设置包括对工件及AVG的编码和优化目标值；步骤三、数值计算：令Gen＝0，根据种群P中各个个体的f1、f2，进行快速非支配排序及拥挤距离计算；步骤四：令Gen＝Gen+1；Gen达到设置的最大迭代次数，直接输出当前最优的Pareto解集。2.根据权利要求1所述的一种基于NSGA
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II实现制造车间AGV调度的方法，其特征在于：所述的对工件及AVG的编码，对工件和AGV分别按照基于工序、基于机器的编码方法进行编码；将所有工件的工序随机安排到同一个序列上，生成工序序列；针对工序...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙海强，高震，姜银松，韩洪喜，周小雯，卓靳露，王吉，王英沛，王伟，杨培东，
申请(专利权)人：河南航天液压气动技术有限公司，
类型：发明
国别省市：