多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種應(yīng)用在多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度方法，該方法包括：首先根據(jù)設(shè)備的執(zhí)行作業(yè)過程建立系統(tǒng)的作業(yè)時間模型；然后將多層穿梭車與提升機的調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為流水線并行作業(yè)問題，對指定大小的時間窗口內(nèi)的任務(wù)隊列建立任務(wù)調(diào)度數(shù)學(xué)模型，針對多任務(wù)調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化問題，設(shè)計基于帕累托最優(yōu)的帶精英策略的非支配排序遺傳算法進行模型求解；通過本發(fā)明實施案例，能夠有效減少穿梭車等待時間和提升機空閑時間，從而提高設(shè)備的利用率和配送中心的吞吐量。
【專利說明】多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及物流【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其是涉及一種多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的出庫作業(yè)任務(wù)調(diào)度方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在傳統(tǒng)的自動化立體倉庫中，堆垛機行駛在二維垂直平面內(nèi)，運動線路為兩點間的歐式距離，其任務(wù)調(diào)度的關(guān)鍵在于如何在最短的行駛距離內(nèi)遍歷所有的出入庫貨位，因此傳統(tǒng)自動化倉庫的任務(wù)調(diào)度大多基于旅行商問題進行優(yōu)化和求解。但是，在多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)中，提升機和穿梭車的服務(wù)規(guī)則為“先到先服務(wù)”，由不同層上的穿梭車并行完成取貨任務(wù)，再由提升機串行順序?qū)⒇浳锍鰩斓絀/o站臺，傳統(tǒng)自動化庫旅行商問題的求解方法忽略了多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的并行取貨的優(yōu)勢和特點，其成果并不適合于多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)。因此有必要針對多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的出庫任務(wù)調(diào)度進行深入研究和改進。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的之一在于解決上述不足，并提供一種適用于多層穿梭車結(jié)構(gòu)的自動存儲系統(tǒng)的任務(wù) 調(diào)度方法，該方法提高了多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的作業(yè)效率，降低了作業(yè)成本，其技術(shù)方案包含如下所述方法:
一種應(yīng)用于多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的出庫任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于所述的方法包
括:
51、由穿梭車并行取貨、提升機串行作業(yè)的特點，建立起多層穿梭車出庫作業(yè)時間模
型；
52、分別對提升機和穿梭車進行分析，建立起以最短多層穿梭車出庫作業(yè)時間、提升機最小空閑時間和穿梭車最小等待時間為目標(biāo)的任務(wù)調(diào)度模型；
53、基于帕累托最優(yōu)解的帶精英策略的非支配排序遺傳算法進行模型求解。
[0004]其中SI所述的建立多層穿梭車出庫作業(yè)時間模型，其特征在于:
O依據(jù)多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的出庫作業(yè)流程，提取關(guān)鍵步驟；
2)出庫作業(yè)可以分為穿梭車取貨、穿梭車與提升機貨物交接、提升機出庫三個階段；
3)由于每一個出庫任務(wù)必然經(jīng)過提升機，所有出庫任務(wù)可以看成流水線作業(yè)模式，即從開始到第一個穿梭車申請?zhí)嵘龣C調(diào)度的時長與提升機完成所有出庫任務(wù)的時長之和即為所有出庫任務(wù)完成總時間；
4)從穿梭車完成水平階段任務(wù)的角度分析，第|_個出庫任務(wù)水平階段耗時< 為:
【權(quán)利要求】
1.一種應(yīng)用于多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的出庫任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于所述的方法包括: 51、由穿梭車并行取貨、提升機串行作業(yè)的特點，建立起多層穿梭車出庫作業(yè)時間模型； 52、分別對提升機和穿梭車進行分析，建立起以最短多層穿梭車出庫作業(yè)時間、提升機最小空閑時間和穿梭車最小等待時間為目標(biāo)的任務(wù)調(diào)度模型； 53、基于帕累托最優(yōu)解的帶精英策略的非支配排序遺傳算法進行模型求解。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的調(diào)度方法，其中SI所述的建立多層穿梭車出庫作業(yè)時間模型，其特征在于: O依據(jù)多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的出庫作業(yè)流程，提取關(guān)鍵步驟； 2)出庫作業(yè)可以分為穿梭車取貨、穿梭車與提升機貨物交接、提升機出庫三個階段； 3)由于每一個出庫任務(wù)必然經(jīng)過提升機，所有出庫任務(wù)可以看成流水線作業(yè)模式，即從開始到第一個穿梭車申請?zhí)嵘龣C調(diào)度的時長與提升機完成所有出庫任務(wù)的時長之和即為所有出庫任務(wù)完成總時間； 4)從穿梭車完成水平階段任務(wù)的角度分析第，個出庫任務(wù)水平階段耗時< 為: 5)從提升機運行角度分析，第個出庫任務(wù)垂直階段耗時tl為:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的調(diào)度方法，其中S2所述的建立以最短多層穿梭車出庫作業(yè)時間、提升機最小空閑時間和穿梭車最小等待時間為目標(biāo)的任務(wù)調(diào)度模型，其特征在于: O多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)的任務(wù)通過迭代思想轉(zhuǎn)化成流水線并行作業(yè)模式； 2)倉儲系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度可以看作對一個指定大小的時間窗口內(nèi)所有出庫任務(wù)，以總出庫作業(yè)完成時長、提升機空閑時間和穿梭車等待時間最短為目標(biāo)，重新對任務(wù)進行排序組合后再下發(fā)到設(shè)備執(zhí)行層面完成； 3)建立任務(wù)調(diào)度模型，目標(biāo)為最小化總出庫任務(wù)時長、最小化提升機空閑時間、最小化穿梭車等待時間，表達式如下:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的調(diào)度方法，其中S3所述的基于帕累托最優(yōu)解的帶精英策略的非支配排序遺傳算法，其特征在于: 1)編碼:將一次完整的任務(wù)序列向量視為一條染色體，采用自然數(shù)編碼方式； 2)適應(yīng)度函數(shù):在多層穿梭車自動倉儲系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度模型中，適應(yīng)度函數(shù)為出庫作業(yè)時間、提升機空閑時間和穿梭車等待時間，三個目標(biāo)函數(shù)共同評價染色體個體在整個種群里的適應(yīng)能力； 由于本模型的目標(biāo)函數(shù)為最小值，即可行解的提升機空閑時間越短、穿梭車的等待時間越短，該染色體個體的適應(yīng)度函數(shù)值應(yīng)越大；反之，可行解的兩個目標(biāo)函數(shù)越長，適應(yīng)度函數(shù)值應(yīng)越??； 3)分層虛擬適應(yīng)度值:在每一代群體中根據(jù)多目標(biāo)函數(shù)值確定各層解集， 相同層數(shù)的解集具有相同的虛擬適應(yīng)度值，且層號越小，虛擬適應(yīng)度值越大； 4)擁擠度算子:在同層Pareto最優(yōu)解集中，通過設(shè)計擁擠度算子來進行選擇排序，染色體I的擁擠距離等于其在同一層相鄰染色體i_l和f + Ι分別在pi個目標(biāo)決策維度的適應(yīng)度差值的累和均值； 5)精英策略:對于父代的篩選依照分層虛擬適應(yīng)度值和擁擠距離矩陣進行，首先對第f代種群個體, R由父代集合P和子代集合j?構(gòu)成，計算虛擬適應(yīng)度值和層內(nèi)的?II泰重Λ f擁擠距離矩陣；按照層數(shù)從小到大、擁擠距離從大到小的原則依次將種群A中個體加入種群|^+1中，直到內(nèi)個體數(shù)ρ到達精英保留策略設(shè)置的個體數(shù)量JVr ;6)遺傳算子:遺傳算子包括選擇、交叉與變異三步，將g中去除精英保留策略的個體依次采用錦標(biāo)賽選擇算子、單點交叉算子和臨位基因變異算子繁殖出子代種群，父代精英集合f和子代集合/iJ共同組成下一代種群Λ?+1 ； 7)終止條件:該算法當(dāng)滿足迭代次數(shù)達到上限時即停止進化。
【文檔編號】G06Q10/08GK103955818SQ201410227270
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年5月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月27日
【發(fā)明者】王艷艷, 牟善棟, 吳莎莎, 劉德寶, 其他發(fā)明人請求不公開姓名 申請人:山東大學(xué)