基于遗传算法的RGV动态调度研究

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在自动化立体仓库中,输送系统连接多层货架和外部物料运送工具,其效率对整个自动化立体仓库至关重要。为了提高大物流量下输送系统的效率,对输送系统中多个RGV(Rail-Guided Vehicle)的动态调度问题进行了研究,并在此基础上,进一步研究了如何更好的构建自动化立体仓库输送系统。首先,对多个RGV动态调度中的关键问题进行了分析,在此基础上采用eM-Plant对整个自动化立体仓库进行建模,以利用仿真技术对多个RGV动态调度做进一步的研究。其次,在采用分组策略运送出入货任务的基础上,运用基本遗传算法对建立的模型求解,同时提出了一种实用的二维编码方法,得到一个优化的调度多个RGV运送出入货任务方案,并把仿真结果与采用先来先服务方法求解模型得到的仿真结果进行了对比,验证基本遗传算法求解模型的有效性。最后,对基本遗传算法的遗传操作进行了改进,通过对比运用改进的遗传和运用基本遗传算法求解模型得到的仿真结果,验证了改进的遗传算法的有效性。同时,在运用改进的遗传算法求解模型的基础上,对如何更好的构建自动化立体仓库的输送系统,运用仿真方法进行了研究。仿真结果表明:大物流量时,运用基本遗传算法和改进的遗传算法求解模型,都可以得到一个优化的调度多个RGV的方案,提高输送系统的效率,但是改进的遗传算法更有效,能够大大提高输送系统的效率;增加出入货站台数量和RGV的数量都可以增加输送系统的运送能力,但是增加RGV的数量能更大的提高运送能力。在构建输送系统时,可以结合建设的经济成本和多次仿真的结果找到最佳的出入货站台数量和RGV数量的组合。
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