一种基于两阶段动态分区算法的一轨双车调度方法技术

本发明专利技术涉及有轨制导车辆调度技术领域，公开了一种基于两阶段动态分区算法的一轨双车调度方法，包括以下步骤：对移动任务进行分区，优化目标为最小化两个分区间的移动任务集合的执行时间差，确定两个分区的移动任务的执行顺序；通过基于改进的模拟退火算法的第二阶段调度算法，得到跨区移动任务的最佳移动任务序列；本发明专利技术中的自适应两阶段式实时调度方法，能够提升算法寻优的速度，降低算法响应时间。降低算法响应时间。降低算法响应时间。

【技术实现步骤摘要】
一种基于两阶段动态分区算法的一轨双车调度方法


[0001]本专利技术涉及有轨制导车辆调度
，具体涉及一种基于两阶段动态分区算法的一轨双车调度方法。

技术介绍

[0002]有轨制导车辆（Rail Guided Vehicle，RGV），又叫有轨穿梭小车。
[0003]RGV现有的调度方案主要有分区式调度、规则式调度以及常规式实时调度，具体说明如下。
[0004]分区式调度：对布局要求较高，适用于对称式布局，即RGV工位在两侧，但在非对称式布局下的应用效果较差；RGV的利用率受到分区后的任务量影响，导致RGV忙闲度差异较大。
[0005]规则式调度：针对不同布局需要进行定制化开发；调度不够灵活，存在不合理的调度现象，造成RGV移动浪费；需考虑的业务场景较多，开发时可能会因为业务场景考虑不全面而出错。
[0006]常规式实时调度：整体的调度效率较差，不适用于短时间大规模作业模式。
[0007]本专利技术拟解决适用于多布局场景下短时间内有大规模作业任务的一轨双车调度问题，即在对称式、非对称式等布局场景下，短本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于两阶段动态分区算法的一轨双车调度方法，用于对同一条轨道上两辆RGV的移动任务的总时间进行优化，并输出对应的最佳移动任务序列；移动任务序列即移动任务的执行顺序；一轨双车调度方法包括以下步骤：S1，对移动任务进行分区，优化目标为最小化两个分区的移动任务集合的执行时间差，确定两个分区的移动任务的执行顺序；各移动任务的起点和终点均称为RGV点位，具体包括：S11：依据某一RGV点位对轨道进行划分，形成左分区、右分区，表示所有RGV点位的集合；起点和终点均位于左分区的移动任务记为左分区的移动任务集合；起点和终点均位于右分区的移动任务记为右分区的移动任务集合；S12：通过基于蚁群
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遗传
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粒子群算法的第一阶段调度算法对和中的移动任务进行排序，分别输出左分区的移动任务序列和右分区的移动任务序列，和分别使和中移动任务的总移动距离最短；S13：分别计算当前RGV点位对应的和的执行时间和，计算执行时间差；S14：重复步骤S11至S13，直至完成中所有RGV点位的选取；选取最小的执行时间差对应的RGV点位作为最佳分区点位，并将最小的执行时间差对应的和分别作为左分区的最佳移动任务序列、右分区的最佳移动任务序列；S2，通过基于改进的模拟退火算法的第二阶段调度算法，得到跨区移动任务的最佳移动任务序列；其中，跨区移动任务是起点和终点分别位于所述最佳分区点位两侧的移动任务；执行第二阶段调度算法时，同一时间只能存在一个RGV执行移动任务，不执行移动任务的RGV避让至执行移动任务的RGV的移动区域外。2.根据权利要求1所述的基于两阶段动态分区算法的一轨双车调度方法，其特征在于：步骤S12中，通过基于蚁群
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遗传
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粒子群算法的第一阶段调度算法输出左分区的移动任务序列和右分区的移动任务序列时，包括以下步骤：S131：在左分区和右分区分别随机选取个移动任务序列，计算左分区个移动任务序列各自的适应度值、右分区个移动任务序列各自的适应度值；S132：在左分区和右分区中分别选取个总移动距离最短的移动任务序列B，，计算各移动任务序列对应的适应度值，将各移动任务序列B的适应度值作为蚁群搜索时移动任务序列B中任意两个相邻移动任务的初始信息素浓度；S133：将步骤S131中，左分区移动任务序列适应度值的最小值作为左分区的个体极值，对应的移动任务序列为；将步骤S131中，右分区移动任务序列适应度值的最小值作为右分区的个体极值，对应的移动任务序列为；计算左分区和右分区所有移动任务序列的适应度值，取最小适应度值作为左分区的全局极值和右分区的全局极值，全局极值对应的移动任务序列记为，全局极值
对应的移动任务序列记为；S134：初始化迭代次数t=0；S135：在左分区的个待排序的移动任务中随机选择个移动任务，逐一分配给个蚂蚁；对于第只蚂蚁，将第只蚂蚁所分配到的移动任务放置到对应的任务序列解集中，计算第只蚂蚁由当前移动任务至下一移动任务的状态转移概率，并根据获取下一个移动任务，再将移动任务置于第只蚂蚁对应的任务序列解集中；当待排序的移动任务全部置于任务序列解集后，得到第只蚂蚁探索得到的移动任务序列；计算移动任务序列的适应度值；在右分区的个待排序的移动任务中随机选择个移动任务，逐一分配给个蚂蚁；对于第只蚂蚁，将第只蚂蚁所分配到的移动任务放置到对应的任务序列解集中，计算第只蚂蚁由当前移动任务至下一移动任务的状态转移概率，并根据获取下一个移动任务，再将移动任务置于第只蚂蚁对应的任务序列解集中；当待排序的移动任务全部置于任务序列解集后，得到第只蚂蚁探索得到的移动任务序列；计算移动任务序列的适应度值；S136，对于左分区：移动任务序列与进行交叉操作得到移动任务序列，与再次进行交叉操作得到移动任务序列，再对进行变异操作得到移动任务序列，计算执行移动任务序列的适应度值；若适应度值相较变小，则接受移动任务序列；若适应度值相较未变小，则第只蚂蚁对应的移动任务序列仍为；对于右分区：移动任务序列与进行交叉操作得到移动任务序列，与再次进行交叉操作得到移动任务序列，再对进行变异操作得到移动任务序列，计算执行移动任务序列的适应度值；若适应度值相较变小，则接受移动任务序列；若适应度值相较未变小，则第只蚂蚁对应的移动任务序列仍为；S137：得到左分区所有蚂蚁的移动任务序列和右分区所有蚂蚁的移动任务序列后，对左分区和右分区蚁群的个体极值、，个体极值对应的移动任务序列、，全局极值、，全局极值对应的移动任务序列、进行更新；S138：通过蚁群信息素迭代方程对移动任务间的信息浓度进行更新；和分别表示第t次和第t+1迭代时移动任务至移动任务的信息素浓度，表示信息素挥发因子；为第t次迭代时，移动任务到移动任务的新增信息素浓度；迭代次数t=t+1；
S139：重复步骤S135至S138，直至重复次数达到设定的最大迭代次数；S1310：将左分区个体极值对应的移动任务序列作为左分区的最佳移动任务序列；将右分区个体极值对应的移动任务序列作为右分区的最佳移动任务序列。3.根据权利要求2所述的基于两阶段动态分区算法的一轨双车调度方法，其特征在于：状态转移概率，表示第只蚂蚁从移动任务能够访问的移动任务的集合；表示从移动任务到移动任务的路径的能见度，即，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王筱圃，袁丁，张弢，张庆，宋玉雪，岳亚莉，钟智敏，刘伟，
申请(专利权)人：科大智能物联技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：