自动化集装箱码头低架桥电动小车调度方法及其系统技术方案

本发明专利技术公开了一种自动化集装箱码头低架桥电动小车调度方法及其系统，该调度方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集模块对低架桥电动小车运行线路上的位置信息进行数据收集，将收集到的位置信息进行整理，通过通信模块将此位置信息并传输到解析模块，同时接收返回的低架桥电动小车调度方案；步骤S2：解析模块对接收到的位置信息进行解析；执行模块根据解析的结果搜索并确定低架桥电动小车调度方案；存储模块存储低架桥电动小车调度方案，反馈模块将低架桥电动小车调度方案反馈给解析模块。本发明专利技术能够清晰完备地描述自动化集装箱码头作业过程中低架桥电动小车的选择过程，能够帮助自动化集装箱码头加强运营管理，提高码头的作业效率。

【技术实现步骤摘要】
自动化集装箱码头低架桥电动小车调度方法及其系统
本专利技术涉及一种低架桥电动小车的调度技术，特别是涉及一种自动化集装箱码头低架桥电动小车调度方法及其系统。
技术介绍
低架桥电动小车的调度是立体传送系统中电动小车调度的第一步，也是对后续起重小车调度影响最大的一步，调度与分配策略的合理性将会直接影响集装箱码头的装卸效率，因此是关键环节之一。在实际装卸船操作中，选定某条低架桥的集装箱需经过电动小车对其进行水平方向的操作，因选定的电动小车不同而决定小车沿低架桥水平方向上所需空载移动的距离不同，且此过程中线路避让时间也会因此不同。从连续作业的角度出发，每次低架桥电动小车的选择方案会对集装箱装卸所需的总作业时间产生较大影响。因此，以减少总的作业时间为目标，建立低架桥电动小车调度模型，全面、准确的反应装卸船过程中低架桥电动小车的调度情况及影响因素，并运用提出的启发式方法对模型进行求解，将具有较大的理论和实际意义。当前，国内外在立体轨道式自动化集装箱码头的相关研究，主要立足于装卸工艺层面，通过与其他自动化集装箱码头方案的对比与仿真，证明立体轨道式自动化集装箱码头的实用、高效。而立体轨道式自动化集装箱码头中设备调度问题的研究，主要是通过建模并借助仿真软件进行系统仿真的方式，对码头中岸桥与场桥的数量配比关系以及低架桥电动小车的使用情况进行研究，显示出立体传送新理念的合理性和优越性。通过近年来的研究和技术储备，对立体轨道式电动小车的研究逐渐深入，但与其他自动化集装箱码头的研究仍存在较大差距，主要存在的问题是：(1)研究过于宽泛，不够具体化。各类模型针对多过程、多机械、多工序具有串行、并行、双向操作等特性的装卸船问题，建模和仿真较为简化，因此得到的操作方案可以继续优化。(2)不能满足码头装卸船作业的实时操作需要。所开发的模型往往是针对某一特定设备配备、特定输入情况开发的，不能及时考虑现场的情况，导致所开发的模型的实时应用性不强。从自动化集装箱码头装卸与运输设备集成调度与优化方法的角度看，由于集装箱码头传送系统是一个复杂的离散事件动态系统，具有多目标性、不确定性以及决策复杂性等特点。国内外目前主要采用的建模方法以数学建模为主，常用的有面向对象随机Petri网(Petri网是对离散并行系统的数学表示)模型、交通流预测模型等，这些方法从一定程度上反映了码头的生产作业和设备调度情况。但面向对象随机Petri网的建模中不能在网中体现数据流，尽管基于状态建模的Petri网能够精确、方便地对过程的控制逻辑进行定义，在这种情况下，数据流就与控制流完全混合，当两者不一样的时候，Petri网就无法显式的表示这种独立于控制流之外的数据流，也就是说在自动化集装箱码头的设备调度过程中无法显式的表示出生产过程中的数据流，这样不利于实时的控制码头生产系统。另外，交通流的特点是高度非线性、模糊性和不确定性，而实时交通流预测受到外界随机干扰的影响更显著，因此在使用交通流预测时围绕如何克服非线性、不确定性和随机干扰的问题，需要与其他一些预测建模方法结合使用，单独使用并不能很好的解决码头生产过程中设备的集成调度及优化问题。上述各种能耗模型建模方法，虽各有优点，但不能建立满足码头实时调度要求的模型，并且求解方法在搜索时间上也有一定的限制。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种自动化集装箱码头低架桥电动小车调度方法及其系统，其收集电动小车运行过程中产生的数据信息，经过解析后，采用启发式方法，保证随后电动小车调度决策的最优性。同时，本专利技术在决策搜索过程中，采用有记忆性的智能搜索模式，克服了重复搜索和大量搜索造成的决策时间过长的缺点。从而缩短码头的决策时间，进一步提高码头的作业效率，帮助自动化集装箱码头加强运营管理。本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：一种自动化集装箱码头低架桥电动小车调度方法，其特征在于，所述调度方法采用数据采集模块、通信模块、解析模块、执行模块、反馈模块、存储模块，数据采集模块、通信模块、解析模块、执行模块依次顺序连接，反馈模块、存储模块都与执行模块连接，所述调度方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集模块对低架桥电动小车运行线路上的位置信息进行数据收集，将收集到的位置信息进行整理，通过通信模块将此位置信息并传输到解析模块，同时接收返回的低架桥电动小车调度方案；步骤S2：解析模块对接收到的位置信息进行解析；执行模块根据解析的结果搜索并确定低架桥电动小车调度方案；存储模块存储低架桥电动小车调度方案，反馈模块将低架桥电动小车调度方案反馈给解析模块。优选地，所述步骤S2包括以下步骤：步骤S21：解析模块对接收到的位置信息进行解析；步骤S22：执行模块根据解析结果，产生执行任务并调用相应的低架桥电动小车调度模型搜索程序；被调用的低架桥电动小车调度模型程序进行低架桥电动小车调度方案的搜索，搜索结束后生成本次执行任务的低架桥电动小车调度方案；步骤S23：存储模块对本次低架桥电动小车调度方案进行存储；步骤S24：反馈模块将本次低架桥电动小车调度方案进行反馈给解析模块。优选地，所述步骤S22用一种启发式方法对建立的低架桥电动小车调度方案进行求解的路径搜索，用定义的评估函数对求解的质量进行评估，用动态滚动策略保证求解的实时有效性，用最长搜索时间作为停止规则，确保在既定的时间内一定会得到一个较优的低架桥电动小车调度方案。优选地，所述步骤S2的路径搜索过程中，针对每一层父节点的位置和所在层可以重复的节点进行搜索和计算，并进行相应的记录；如果搜索时间达到了预先设定的最长搜索时间，那么当前节点就被继续展开，作为采用的分配策略，以保证所采用的分配策略是搜索到目前为止所有路径中最优的。优选地，所述步骤S22具体包括以下步骤：步骤S221：建立第一集合和第二集合两个集合，分别用于记录最优节点和次优节点，包括表示其位置和所在层的信息及相关函数，然后分别建立开始节点、当前节点，并生成当前节点的相关子节点；使用nc表示当前节点，nso表示第二集合中的最优节点；步骤S222：对低架桥电动小车调度模型，使用三个以下公式计算当前节点的相关个子节点的评估值，并将子节点中评估函数f(x)估值最小的对应子节点设为当前节点；其中是从初始节点到父节点ij的任务相应方向上移动时间之和；h(ij)＝{h(ij)d,h(ij)w}，其中h(ij)d表示从当前节点ij到目标节点的总时间的估值，h(ij)w表示从s当前节点ij到各自目标节点的任务相应方向上移动时间之和的估值；步骤S223：取第二集合中最小评估函数f(x)对应的最优节点nso；步骤S224：比较当前节点nc和最优节点nso的评估函数f(x)的大小；如果f(nc)＞f(nso)，执行步骤S225；否则，执行步骤S222；步骤S225：将当前节点nc从第一集合移动到第二集合；并记录节点nso为当前节点，同时将其从第二集合移动到第一集合；然后执行步骤S222；步骤S226：从第二集合Ns中删除先前的最优节点，并将当前节点nc移动到此集合；将由当前节点的父节点生成的次优节点放入第二集合中；次优节点是当前节点的父节点的所有未被记录的节点中的最本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自动化集装箱码头低架桥电动小车调度方法，其特征在于，所述调度方法采用数据采集模块、通信模块、解析模块、执行模块、反馈模块、存储模块，数据采集模块、通信模块、解析模块、执行模块依次顺序连接，反馈模块、存储模块都与执行模块连接，所述调度方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集模块对低架桥电动小车运行线路上的位置信息进行数据收集，将收集到的位置信息进行整理，通过通信模块将此位置信息并传输到解析模块，同时接收返回的低架桥电动小车调度方案；步骤S2：解析模块对接收到的位置信息进行解析；执行模块根据解析的结果搜索并确定低架桥电动小车调度方案；存储模块存储低架桥电动小车调度方案，反馈模块将低架桥电动小车调度方案反馈给解析模块。

【技术特征摘要】
1.一种自动化集装箱码头低架桥电动小车调度方法，其特征在于，所述调度方法采用数据采集模块、通信模块、解析模块、执行模块、反馈模块、存储模块，数据采集模块、通信模块、解析模块、执行模块依次顺序连接，反馈模块、存储模块都与执行模块连接，所述调度方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集模块对低架桥电动小车运行线路上的位置信息进行数据收集，将收集到的位置信息进行整理，通过通信模块将此位置信息传输到解析模块，同时接收返回的低架桥电动小车调度方案；步骤S2：解析模块对接收到的位置信息进行解析；执行模块根据解析的结果搜索并确定低架桥电动小车调度方案；存储模块存储低架桥电动小车调度方案，反馈模块将低架桥电动小车调度方案反馈给解析模块；所述步骤S2包括以下步骤：步骤S21：解析模块对接收到的位置信息进行解析；步骤S22：执行模块根据解析结果，产生执行任务并调用相应的低架桥电动小车调度模型搜索程序；被调用的低架桥电动小车调度模型程序进行低架桥电动小车调度方案的搜索，搜索结束后生成本次执行任务的低架桥电动小车调度方案；步骤S23：存储模块对本次低架桥电动小车调度方案进行存储；步骤S24：反馈模块将本次低架桥电动小车调度方案进行反馈给解析模块；所述步骤S22具体如下：步骤S221：建立第一集合和第二集合两个集合，分别用于记录最优节点和次优节点，包括表示其位置和所在层的信息及相关函数，然后分别建立开始节点、当前节点，并生成当前节点的相关子节点；使用nc表示当前节点，nso表示第二集合中的最优节点；步骤S222：对低架桥电动小车调度模型，计算当前节点的相关个子节点的评估值，并将子节点中评估函数f(x)估值最小的对应子节点设为当前节点；步骤S223：取第二集合中最小评估函数f(x)对应的最优节点nso；步骤S224：比较当前节点nc和最优节点nso的评估函数f(x)的大小；如果f(nc)＞f(nso)，执行步骤S225；否则，执行步骤S226；步骤S225：将当前节点nc从第一集合移动到第二集合；并记录节点nso为当前节点，同时将其从第二集合移动到第一集合；然后执行步骤S222；步骤S226：从第二集合Ns中删除先前的最优节点，并将当前节点nc移动到此集合；将由当前节点的父节点生成的次优节点放入第二集合中；次优节点是当前节点的父节点的所有未被记录的节点中的最优节点，如果没有与当前节点nc对应的未被记录节点，那么也就不需要生成次优节点；步骤S227：生成当前节点n...

【专利技术属性】
技术研发人员：何军良，苌道方，姜媛，严伟，陆后军，王煜，朱夷诗，杨露，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：发明
国别省市：