跨层穿梭车仓储系统复合作业路径规划

为提高跨层穿梭车仓储系统的运行效率,通过分析提升机与穿梭车的实际作业流程,考虑提升机与穿梭车加减速特性,建立出入库复合作业时间模型.为求解模型,设计了基于复合作业的改进人工鱼群算法,并通过算例验证了模型与算法的有效性.结果表明,所建立的跨层穿梭车仓储系统复合作业路径规划模型及所设计的求解方法,能够有效地减少其复合作业时间,提高出入库调度效率.     

自动小车存取系统复合作业三维空间路径优化

为了提高智能立体仓库的运转效率,提出了一种改进的人工狼群算法,利用该算法有效地解决了轨道小车存取系统复合作业三维空间路径优化问题。针对该系统出入库复合作业的特点,设计了一种包含轨道引导小车任务分配与三维空间路径信息的编码和解码方法;将禁忌表和拥挤度因子引入算法,并采用自适应围攻步长来避免算法陷入局部最优,同时加快算法的后期收敛速度。以某省级电能计量设备自动检定中心的AVS/RS系统为实例,将该算法与另外两种优化算法进行比较,结果表明该改进算法的收敛速度更快、优化率更高、得到的解最优。     

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。     

考虑交通状况的冷链物流路径优化

随着低碳经济的到来,绿色理念早已深入人心,考虑碳排放的冷链物流配送随之成为当今社会研究的热点问题。在配送过程中,车辆路径规划(VRP)是提高顾客满意度、保障货物新鲜度和降低配送成本的重要因素。针对目前研究中较少考虑交通状况对配送的影响,综合各种配送成本建立多目标优化的冷链物流配送模型。借鉴启发式算法的思想,针对ACO算法容易陷入局部最优和早熟收敛的弊端,设计改进ACO算法加强局部寻优,提高求解的精度,通过实验验证模型和算法的合理性与有效性。     

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。     

基于A~*算法的通用仓储物流三维路径规划研究

仓库作为物流转运的中心,追求低错单率和低人工成本,提高仓储系统的整体运转效率,成为其发展的主要目标。拣选机构跨层作业作为一种新的解决方案,提高了仓储系统的效率也提高了系统灵活性,使得仓储物流路径规划的约束变少。传统的仓储物流路径规划局限于某一特定仓库,设计一种相对适用的路径规划模型,且多为二维路径规划。但不同的仓库结构要重新设计算法,模型利用率不高。跨层作业此类约束较少甚至无约束的三维仓储路径规划研究不多。文章基于栅格化的仓储环境,提出一种通用的仓库拣选三维路径规划模型,从设备能耗、拣选时间两方面考虑设计目标函数,拣选设备水平、竖直方向运动特性不同,设计分段启发函数的A*算法进行求解,并用matlab进行仿真,验证了模型的可行性。     

基于自动导引车单向导引路径网络的智能车间设备布局规划

传统的设备布局设计规划方法通常采用两个设备之间的直线距离或者曼哈顿距离作为优化变量,而没有考虑工件搬运设备在实际行驶过程中的路线。在以自动导引车为主的智能车间中,则必须考虑实际物流路径和物流效率。基于自动导引车单向导引路径,采用搬运频率、单位距离成本、最短有向距离等参数建立智能车间设备布局模型,进而利用混沌遗传算法来实现对物流路径的优化和生产设备布局模型的解算。最后,通过对某缸盖智能生产车间的设备布局规划问题的具体研究,借助MATLAB将本文提出的优化算法与遗传—模拟退火算法和简单遗传算法进行对比试验,并将3种优化算法的最终结果在Plant Simulation平台上进行仿真运行,试验结果表明了所提出的基于自动导引车单向导引路径网络的智能车间设备布局规划方法的有效性。     

基于智能水滴算法的装夹规划方法

针对计算机辅助工艺设计中的装夹规划问题,提出一种基于智能水滴算法的装夹规划方法。通过对加工特征进行分析来定义零件的操作单元及其约束关系,构建装夹规划的模型。将零件的各个操作单元与智能水滴算法中流动路径的各个节点相关联,利用水滴所携带的泥土量来表征操作单元之间的相似度,以此来构建智能水滴算法的适应度函数。在经过操作单元顺序约束矩阵所筛选出的可行解空间内进行迭代求解,通过水滴多次冲刷路径中的泥土量来筛选最优解,解码后获得了最优的装夹规划方案。以典型零件的装夹规划为例,验证了该方法的有效性和可行性。     

药品仓库堆垛机与AGV集成调度优化

针对药品仓库药品批次要求严苛、出入库频次较高等原因导致的堆垛机与自动导引小车(AGV)空载率高、效率低等问题,以出入库订单作业总时间最短为目标,建立了适合于药品仓库的堆垛机与AGV集成调度的混合命令序列作业时间模型.针对集成调度模型的组合优化问题,设计了改进的免疫克隆算法,构造改进记忆单元克服了原始免疫克隆算法只记忆单...     

港口拖轮调度模糊规划优化模型及算法

为了解决不确定环境下的港口拖轮调度优化问题,综合考虑其模糊性以及港口拖轮作业分配计划的决策,构建了以拖轮总燃油成本最小化为目标函数、考虑多停泊基地条件下的一体化拖轮调度模糊规划模型.针对问题特点设计了一个基于调度计划编码的鲸鱼—遗传混合算法代码,分别采用混合算法与CPLEX,Memetic算法对若干算例的求解结果进行对比分析,结果验证了所提混合算法的可行性,并就可信性水平的变化进行分析,证明了模糊规划模型的适用性.     

基于全局边缘排序的超启发算法在绿色物流选址 — 路径优化问题中的应用

为了解决目前物流选址—路径优化问题(LRP),提出一种以低碳排放量、配送中心选址规划和车辆路径规划为目标的双目标LRP模型。针对传统启发式算法在解决大规模LRP时的通用性差、效率低的缺点,设计出一种以选择函数法作为选择策略、以基于全局边缘排序的评价指标作为接受策略的超启发算法。通过求解基准测试实例,该算法在解决所提LRP模型时,能准确、高效、智能地设计出调度方案。与传统启发式算法以及性能良好的超启发算法在解的整体质量、单个解收敛效率等方面进行对比,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于两阶段狼群算法的自动化立体仓库作业集成优化

为提高单载具自动化立体仓库动态工况下的进出库效率,针对自动化立体仓库作业集成优化问题建立了仿真优化模型。模型根据货物重质、出入库频率划分货架区域,以指令内最小化单载具堆垛机运行时间为研究目标,设计了一种两阶段狼群算法对其进行优化。该算法使用狼群算法对货位分配和作业调度进行集成优化,求解过程体现出两优化问题之间的关联和反馈。实验结果表明,在不同的订单规模下,相比其他优化方式,两阶段狼群算法能得到满意解,并有效缩短自动化立体仓库的作业时间。     

GASA混合优化算法在自动化立体仓库堆垛机作业调度问题中的应用

堆垛机出入库调度优化问题是提高自动化立体仓库工作效率的关键技术之一.本文通过对出入库调度问题中影响堆垛机作业时间因素的分析,把堆垛机调度的优化路线问题转化为TSP问题,然后采用遗传-模拟退火混合优化算法来解决.数值试验表明混合优化算法吸收了单一算法的各自优点,克服了本身的缺点,显示出较强的全局优化能力,为立体仓库任务调度问题提供了新的求解思路.     

智能汽车避障路径规划与跟踪控制研究

为了提高智能汽车行驶安全性,提出了基于人工水滴算法的避障路径规划和自适应路径跟踪控制方法.在路径规划方面,模拟水往低处流过程,提出了基于人工水滴算法的路径规划方法,经验证,人工水滴算法在动静态环境下都能够规划出避障路径.在路径跟踪方面,设计了转向控制与速度自适应控制的综合控制器;基于车辆线性二自由度模型,提出了模型预测转向控制;结合预瞄模型和二次规划方法,提出了速度随行驶路况自适应控制方法.经绕桩实验验证,本文提出的综合控制方法最大横向跟踪误差为0.1m,文献[11]提出的控制方法最大横向误差为0.6m,是本文方法的6倍,说明了综合控制器在路径跟踪控制中的精确性,且综合控制器的横摆角速度、侧向加速度均在约束范围内,满足国家标准对车辆的安全性要求.     

基于改进蚁群算法的立体仓库三维空间路径优化

拣货作业作为在制造企业仓储系统中重要环节,其工作效率直接影响整个仓储系统的运行速度和工作成本.首先基于现有蚁群搜索算法,研究了将原有的二维平面搜索路线空间扩展到三维空间的改进蚁群算法;其次对改进蚁群算法进行仓储三维空间路径优化研究,针对现有仓库货架模型,将蚁群算法中两点间的直线路径转化成水平与垂直的折线路径将概率模型与禁忌表方法加入到改进蚁群算法,避免局部最优解的情况;最后将改进蚁群算法与其他代表性优化算法比较.实例验证结果表明,改进蚁群算法方法能有效地提高在仓储系统三维空间内路径规划的效率与速度.     

混合时间窗下多中心混合车队车辆路径优化

针对混合时间窗下多中心混合车队车辆路径优化问题，综合考虑多中心联合配送、客户混合时间窗、配送中心运力平衡和车辆装载量对油耗的影响，构建以车辆派遣成本、油耗成本、电动车能耗成本和时间窗惩罚成本之和最小化为目标的优化模型。设计遗传—大邻域混合算法求解模型，该算法采用聚类法生成初始解，基于运力平衡的返回策略设计交叉和变异算子，并引入变邻域搜索结构和大邻域搜索算法的移除与插入算子进行搜索优化。通过对比和分析多组算例验证了算法的有效性，并分析了运力平衡策略和混合时间窗对制定配送方案的影响。研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究，为物流企业优化决策配送方案提供了理论依据。     

自动化立体仓库的货位分配优化

为有效解决自动化立体仓库(AS/RS),即自动存取系统的货位分配问题,以货架稳定性和出入库效率为目标,结合多色集合、粒子群算法和模拟退火算法三者优势,建立区域划分、货位分配两阶段的多目标货位分配决策模型。区域划分阶段考虑货物出入库效率和货架受力情况,采用多色集合的围道布尔矩阵进行划分。货位分配阶段根据入库货物的类型和数目,采用结合模拟退火算法的混合粒子群算法求解货位分配优化问题。在MATLAB软件中运行实例,结果证明,与遗传算法和粒子群算法比较,混合粒子群算法在求解货位分配优化问题时的收敛速度快、稳定性高,且能在保证货架稳定性的前提下提高出入库效率。     

求解低碳车间调度问题的改进鲸鱼算法

针对传统柔性作业车间调度问题只考虑完工时间,设备利用率,完工成本等因素的局限,构建了以碳排放成本和完工时间成本加权和最小为目标的低碳柔性作业车间调度问题模型,并设计了一种改进的鲸鱼优化算法对其进行求解。首先,采用等长的两段式编码方式来表示柔性作业车间调度问题,引入基于ROV规则的转换机制,实现鲸鱼个体位置向量与调度解之间的相互转换。其次,采用基于一定比例的全局搜索、局部搜索和随机搜索的混合式种群初始化方法,生成一定质量的初始种群,同时设计了非线性收敛因子和自适应惯性权重系数来加强算法协调全局搜索和局部寻优的能力。再次,引入自适应调整搜索策略以提高算法跳出局部最优的能力。最后,通过实验数据验证了改进鲸鱼算法在求解低碳柔性作业车间调度问题方面的有效性。     

动态需求低碳开放式选址—路径问题

针对需求动态变化对选址及配送路径碳排放的影响,提出了预优化和实时优化的两阶段选址—路径问题,建立了相应的低碳动态需求开放式选址—路径模型,设计了四阶段混合量子差分进化算法进行求解。通过构造最优差分变异策略,并将其与动态量子旋转门及贪婪量子选择方式相结合进行解的更新及改善。仿真实验结果表明碳排放量与需求正相关,采用实时响应策略使目标成本降低15.05%;与其他3种算法相比,所提算法具有较好的搜索能力,能满足实时调度的要求。