结合FJSP问题的跨层穿梭车仓储系统作业调度研究EI北大核心

为提高跨层穿梭车仓储系统的作业效率,通过分析系统内设备的服务时间,创新性地将柔性作业车间调度问题(FJSP)模型应用于解决跨层穿梭车仓储系统作业调度问题中,将穿梭车仓储系统中的出入库作业转化为FJSP中待加工的工件,同时考虑设备预先移动及并行情况,建立结合FJSP的跨层穿梭车仓储系统作业调度模型,并借助一种改进的灰狼算法,与传统的基于复合作业的调度模型进行对比。结果表明,所提出的结合FJSP问题的跨层穿梭车仓储作业调度出入库时间更短,模型通用性更高,能够有效地提高穿梭车仓储系统的作业效率。     

双载式多层穿梭车仓储系统复合作业路径优化

为提高自动化立体仓库的运作效率,提出混合植物繁殖算法,有效地解决了双载式多层穿梭车仓储系统复合作业路径优化问题。分析了提升机和穿梭车在系统中的实际调度路径,并考虑了其运动过程中的加减速度特性建立相应的数学模型。针对该系统复合作业的特点,设计结合交叉变异算子的混合植物繁殖算法对该模型进行优化求解,将算法中的固定边界复杂交换转换为固定边界的随机乱序排列,避免算法过早收敛陷入局部最优,以此提高算法性能。通过实例分析表明,与遗传算法和基本植物繁殖算法相比,混合植物繁殖算法的运算速度更快、优化效率更高,能够有效地缩短双载式多层穿梭车仓储系统复合作业时间,提高进出库调度效率。     

双深度多层穿梭车仓储系统并行作业及建模分析

为了解决传统顺序作业方式下,双深度多层穿梭车仓储系统存在的系统响应时间长和作业效率低等问题,在分析提升机和穿梭车并行作业的基础上,提出该类仓储系统的分离—聚合排队网络模型,并设计基于Cox-ian分布的近似分解算法进行求解.构建基于分离—聚合点的闭环排队网络模型,将各服务点的一般分布用Cox-ian分布替代,进而求解分离—聚合点的吞吐率;用单个服务点替代分离—聚合点,得到基于分离—聚合点的开环排队网络模型,并采用最大熵值法求解,得到系统性能指标.以实际案例的4种配置进行分析验证,结果表明所提模型可以较大幅度提升双深度多层穿梭车仓储系统的性能和作业效率.     

考虑碳排放的子母穿梭车密集仓储系统复合作业三维路径规划

为提高子母穿梭车密集仓储系统运作效率,对系统的复合作业三维路径规划问题进行研究。为减少复合作业过程中出入库设备的碳排放量,在其复合作业三维路径规划中考虑了碳排放成本因素,在模型中引入温室气体单位税收成本,建立了考虑碳排放成本和设备作业时间的双目标调度优化模型。在求解该数学模型中,设计了混合智能水滴算法。实例研究表明,与智能水滴算法、布谷鸟算法相比,设计的混合智能水滴算法具有更好的全局搜索能力及更快的收敛速度,能够有效地降低复合作业设备的碳排放成本,优化三维空间路径,提高出入库效率。     

子母式穿梭车仓储系统复合作业路径优化

针对子母式穿梭车仓储系统复合作业路径优化问题,分析了两套子母车配一台升降机在一次存取货作业中的3种不同作业方式,以存取货作业时间最短为目标建立了进出库复合作业调度模型。设计结合交叉变异算子的自适应粒子群算法对该模型进行路径优化求解,并对两套子母穿梭车进行合理调度。仿真结果表明,该调度模型针对子母式穿梭车仓储系统复合作业具有较高的准确性,升降机与子母穿梭车以1∶2的配比方式在不同订单规模下能够更经济有效地缩短仓储系统的进出库复合作业时间,提高作业效率。     

密集仓储环境下多AGV/RGV调度方法研究

针对密集仓储环境下,出库作业时,有轨车(Rail guided vehicle,RGV)在不同货架间运送货物的换乘需要借助穿梭车(Automated guided vehicle,AGV)实现,入库作业时,货物先由穿梭车从输送带送达货架口,再由有轨车完成入库操作等特征,构建密集仓储环境下考虑多出入库任务的多AGV/RGV作业调度模型,包括穿梭车任务分配模型、协同有轨车选择模型和出入库完工时间数学模型.为实现密集仓储环境下的多AGV/RGV调度,提出适应不同出入库货位分布的穿梭车任务分配规则,实现考虑执行任务均衡的穿梭车任务分配;利用遗传算法实现多AGV/RGV出入库协同调度,对遗传算法关键解码算子进行详细设计,解码确定各穿梭车与有轨车执行出入库任务的顺序、任务的起始时间和结束时间,使得所有出入库任务的总完工时间最短.最后,通过某物流仓储企业实际案例进行测试,测试结果表明,提出的启发式规则能实现穿梭车任务的均衡分配,基于遗传算法的协同调度方法能有效地产生多AGV/RGV协同调度方案,减少出入库作业总时间,提高了仓储作业整体效率.     

堆垛机式密集仓储系统复合作业三维空间路径优化

为提高堆垛机式密集仓储系统的运作效率,提出混合蚁群算法,利用该算法有效地解决了复合作业三维空间路径规划问题。在堆垛机和穿梭车配置比为1∶2情况下,分析堆垛机和穿梭车在三维空间内的实际调度路径,并考虑其运动过程中的加速度建立数学模型。针对该系统复合作业的特点,设计了一种三维启发函数来改进蚁群转移概率,将遗传算法生成的初始解转变为蚁群算法的初始信息素,通过粒子群算法对蚁群算法参数进行优化,避免蚁群算法为寻求最优参数组合而进行大量盲目实验。实例分析表明,所提出的混合蚁群算法与遗传和蚁群算法相比,具有更好的全局性,能够有效地缩短密集仓储系统复合作业的时间、优化三维空间路径、提高进出库调度效率。     

基于自适应细菌觅食算法的立体仓库货位优化

针对自升式穿梭立体仓库中穿梭车无需提升机即可实现跨层移动的运行特点，以该立体仓库模型为研究对象，进行货位优化。分别建立以提高出入库效率、货物分类存放、提高货架稳定性和平衡各巷道穿梭车工作量为优化目标的数学模型，并通过权重系数法将多目标优化函数转化为单目标优化函数。在标准细菌觅食算法的基础上，通过自适应策略对趋化步长和迁徙概率进行动态调整，提出了一种自适应细菌觅食算法，并利用该算法对货位优化数学模型进行仿真求解。仿真结果表明改进后算法的收敛速度提升，自适应改进策略有效，优化后目标函数值降低，货位优化效果显著。研究成果为立体仓库货位分配提供了一个综合、高效的优化方案，同时经立体仓库实际应用也验证了自适应细菌觅食算法的可行性和实用性。     

货到人自动拣选系统研发及其工程应用

"货到人"系统的工作原理为:上位计算机WMS系统对存储物位的分配及管理优化,下达出库或入库指令,通过WCS系统下达出入库任务给主控PLC,PLC通过无线通讯指令控制协调穿梭车、换层提升机、载货提升机以及出入库输送机系统等按指令作业,实现出入库功能,从而实现高效大流量的出入库作业。计算机管理信息系统下达订单分拣任务后,出入库作业以及快速输送系统的高效率、大流量的作业,满足了"货到人"系统分拣补货的及时性,拣货人员在拣货台上根据计算机信息系统的提示即可完成订单的分拣。     

基于改进遗传算法的环形RGV系统调度优化

针对自动化立体仓库中环形穿梭车系统(Rail Guided Vehicle system,RGVs)调度优化问题,综合考虑RGV数量、进出货口限制、复合作业次数和堵塞次数对作业效率的影响,以最小化任务总完工时间为目标,建立了多影响因素下的RGV调度数学模型,并采用改进遗传算法对模型进行求解。首先,设计了多影响因素下的编码方式,提高算法求解实际问题的能力;然后,在遗传算法中引入模拟退火操作,提高算法的局部搜索能力,避免算法求解过程陷入局部最优;最后,设计染色体修复方法来避免非法解的出现,提高算法的收敛速度和求解稳定性。通过实例验证了模型和算法的有效性与先进性。