3D穿梭车仓储系统任务调度与路径规划

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仓储系统是整个物流企业配送体系的物资和信息中转中心,在一定程度上决定了企业自动化生产的运行效率与成本。3D穿梭车仓储系统是一种高智能化、高灵活性的密集存储系统,无需提升机即可实现三维实时调度和作业,避免了传统仓储系统设备面积大、运行效率低、灵活性差等缺陷,具有普遍投入实际生产的潜力。AVS/RS(自动存取系统)和SBS/RS(多层穿梭车系统)多以单层、单巷道代替整个仓储系统进行简化研究,缺乏仓储系统整体分析。本文建立3D穿梭车仓储系统理论模型,研究其任务调度和路径规划。本文主要研究内容如下:(1)基于构建的3D穿梭车仓储系统布局,根据3D穿梭车无需提升机即可实现三维运动的特点,将单巷道作业或单层作业的二维平面路径规划扩展到三维空间,并将三维空间中两目标货物点间的直行运动转化为符合3D穿梭车在横向作业巷道行驶的跨巷道运动,以及在纵向作业巷道行驶的纵深运动与跨层运动。(2)考虑3D穿梭车三维方向上运行的最大速度、加速度、减速度,以及换向时间和取放货时间等因素,将货物唯一性及拣选作业连续性等作为约束条件,建立任务调度路径规划模型。为减少跨巷道与换向次数从而缩短出库作业总时间,对出库策略进行研究,梳理基于出库策略的模型求解思路,在遗传算法基础上结合出库策略,提出一种出库策略改进遗传算法。分别设计蚁群算法、遗传算法、出库策略改进遗传算法对模型进行求解。(3)验证蚁群算法、遗传算法、出库策略改进遗传算法求解任务调度路径规划模型的有效性,并通过多组算例,研究问题规模与求解算法的适配性,为任务调度路径规划模型的高效求解提供参考。实验结果表明:本文提出的出库策略改进遗传算法与蚁群算法和遗传算法相比,跨巷道次数减少40%,换向次数分别减少36.7%、40%,总出库时间分别减少25.3%、24.9%。在小、中、大三种规模任务数量下,出库策略改进遗传算法具有最高的求解精度,能够起到提高出库作业效率,降低企业时间成本的作用。
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