基于遗传算法的AGV运输车在船上选址-路径优化方法技术

本发明专利技术涉及基于遗传算法的AGV运输车在船上选址‑路径优化方法，属于邮轮建造物流管理技术领域。解决在邮轮船等的狭小复杂的环境时，其车辆调度难度依然很大的问题。包括以下步骤：构建模型包括变量、目标函数、约束条件，遗传算法包括编码解码、种群初始化、适应度函数计算、选择算子、交叉运算、变异运算、算法终止条件。本发明专利技术克服了狭小、复杂环境，大大减小无人运输车调度的难度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于遗传算法的agv运输车选址-路径方法，属于邮轮建造物流管理。

技术介绍

1、由于邮轮建造物流管理具有高难度、高精度要求的特性，现有的国内船舶物流集配水平无法满足一些邮轮的建造需求，三菱重工邮轮建造的亏损案例也从反面对此进行了佐证。国内造船企业以建造工期和建造经验为基础，推出中小日程生产计划，根据项目管理的理论制定船上作业计划。船上作业既受其他建造场地和预舾装效率等主观因素的影响，也受天气和船东要求等客观条件的影响，制定作业计划时还需考虑资源约束，包括仓储资源、物料资源、时间资源与空间资源，因此作业计划很难做到准确高效，需要根据实际需求不断修改。目前，邮轮船上内装物资配送路径的规划主要由司机自主完成，对于司机来说，会在收到物流调度系统为其分配的多个配货单，在配送多个配货单时，路线会直接影响配货单的配送效率以及准时性，在此过程中经常存在配送顺序不合理、未充分利用车辆容量、装卸货现场拥堵以及配货超时等问题，因而导致实际运送过程中的能耗过高、人工成本增加。还可采用agv任务调度方案，例如：公开号为cn114707707a，专利技术创造名称为一种基本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于遗传算法的AGV运输车在船上选址-路径优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的AGV运输车在船上选址-路径优化方法，其特征在于：步骤1.1中，

3.根据权利要求1或2所述的基于遗传算法的AGV运输车在船上选址-路径优化方法，其特征在于：步骤2.1中，采用自然数编码方式；

4.根据权利要求3所述的基于遗传算法的AGV运输车在船上选址-路径优化方法，其特征在于：步骤2.1中，假设需要配送的选址点有n个，AGV无人运输车有k台，0代表集配中心，可以将染色体定义为(0,i11,i12,i13,...,i1a,0,i2...

【技术特征摘要】

1.基于遗传算法的agv运输车在船上选址-路径优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的agv运输车在船上选址-路径优化方法，其特征在于：步骤1.1中，

3.根据权利要求1或2所述的基于遗传算法的agv运输车在船上选址-路径优化方法，其特征在于：步骤2.1中，采用自然数编码方式；

4.根据权利要求3所述的基于遗传算法的agv运输车在船上选址-路径优化方法，其特征在于：步骤2.1中，假设需要配送的选址点有n个，agv无人运输车有k台，0代表集配中心，可以将染色体定义为(0,i11,i12,i13,...,i1a,0,i21,i22,i23,...,i2b,...,ik1,ik2,...,ikc,0)，其中每段表示一辆agv无人运输车的路径，(0,i11,i12,i13,...,i1a,0)代表第一辆agv无人运输车的配送路线；首先将最优解的染色体编码从第一个选址点开始计算，当该线路上的选址点所需物资总重量大于一辆agv无人运输车的最大载重量，设置新的线路，直到所有的选址点布置...

【专利技术属性】
技术研发人员：李敬花，何铭，周磊，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：