专利名称：一种工厂物料配送车辆调度系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种工厂物料配送车辆调度系统，特别涉及一种能处理不确定信息的 工厂物料配送车辆调度系统。
背景技术：
工厂物料配送是指按工位对物料的需求，在配送中心进行分货、配货，并将配好的 货物及时送达生产工位的活动。作为物料配送中关键步骤，车辆的优化调度问题(Vehicle Routing Problem,VRP)研究受到了人们的广泛关注。随着诸多新技术如，数据通讯传输技 术、电子传感技术、电子控制技术及信息处理技术已在物流领域得到广泛应用，企业迫切需 要在这些技术的支持下，开发能快速处理多种信息的车辆调度系统。然而在以往的研究中， 人们通常假定在构造路径之前，所有的信息(包括顾客信息、车辆信息、路况信息和线路制 定者信息)都是确定的，这类车辆路径问题被称为确定性车辆路径问题。但由于车辆调度 问题中存在着大量不确定信息，使得经典VRP理论难应用于实际问题。不确定信息包含物 料配送中货物需求量不确定、货物需求时间不确定和在各路段的行车时间不确定。不确定 信息按照主客观描述可以分为模糊信息和随机信息。用模糊信息求解VRP问题可称为模 糊VRP。模糊VRP的解不具有确定性情况下解的一般特征，目前大多数车辆调度系统都不 能较好的解决该类问题。由于刘宝锭在模糊规划问题求解上做了一定研究，提出了用模糊 模拟技术和神经网络等方法来求解(刘宝锭等.不确定规划及应用[M].清华大学出版社， 2003. 8)，使得模糊VRP问题具备了定量的求解方法。本发明研究一整套新工厂物料配送模 糊VRP求解方法以针对实际运作中出现的不确定信息，设计一套可处理不确定信息的物料 配送系统，合理的指导物料配送的过程。
发明内容
本发明的目的为了针对现有技术不足，实现工厂车间物料配送作业中的物料运输 监控，工位需求实时数据采集与分析，组织配送车辆高效率低成本的作业，而提供一种操作 简单，智能计算和能处理不确定信息的工厂物料配送车辆调度系统。为实现本发明的目的所采用的技术方案如下一种工厂物料配送车辆调度系统，其特征在于，该系统包括样本与实时数据采集 器和物料车路线指引器，所述的样本与实时数据采集器包括工位数据采集客户端、车辆数 据采集客户端和无线传感网络，所述工位数据采集客户端收集工位数据，所述车辆数据采 集客户端收集物料配送车辆行驶的车辆数据，上述工位数据和车辆数据通过所述无线传感 网络传给安装在物料配送车辆上的物料车路线指引器；该物料车路线指引器包括运算模块 和路线指引模块，所述物料车路线指引器接受所述无线传感网络传送的数据并通过所述运 算模块计算出车辆实时的配送方案，所述路线指引模块将计算的配送方案通过显示设备展 示给物料车辆操作人员，实现对物料配送车辆的调度。作为本发明的进一步改进，所述的工位数据采集客户端负责收集工位各种信息，该工位数据采集客户端包括数据采集装置，数据发射器和运算处理器，所述数据采集装置 收集工位数据，并利用数据发射器通过无线传感网络将收集的工位数据传递给物料车路线 指引器，其中采集与发射过程由运算处理器来协调完成。作为本发明的进一步改进，所述的车辆数据采集客户端安装在运输小车上，自动 完成车辆数据的采集，该车辆数据采集客户端包括无线射频识别读取器，无线射频识别标 签，数据发射器和运算处理器，无线射频识别标签安装在各个生产工位位置和物料配送中 心，其识别半径覆盖该工位车辆停靠的服务点，以识别车辆临近的工位或配送中心的ID， 运算处理器记录对应的ID和时刻，并计算出车辆行驶当前工位，记录两工位间车辆行驶时 间，通过数据发射器将车辆数据广播到无线传感网络中去。作为本发明的进一步改进，所述无线传感网络用于将工位数据采集客户端和车辆 数据采集客户端产生的数据上传给物料车路线指引器，其包括多个终端、多个路由器、一个 协调器和一个主机，所述主机与协调器相连以控制整个网络的运转，协调器与多个路由器 相连，每个路由器可连接多个终端。作为本发明的进一步改进，所述运算模块将接收的数据训练神经网络，模拟不确 定信息的表现特征，将车辆候选路径作为寻优解进行编码，采用处理模糊信息的车辆调度 方法进行寻优，找出车辆的最佳配送方案。作为本发明的进一步改进，所述处理模糊信息的车辆调度方法具体包括以下步 骤(1)用模糊模拟技术为不确定约束函数g(x) = mm{7|i^{/(x 乂产生输入 输出数据，其中，X为输入，g(x)为输出，f(x，I)为带模糊因子的约束方程，7为约束下界 值，β为置信度，Pos{A}描述了事件A发生的可能性；(2)根据产生的输入输出数据训练一个神经元网络逼近上述不确定函数g(x)；(3)运用RHA启发式算法选取多个染色体，并利用训练好的神经元网络检验染色 体的可行性；(4)采取双选择双变异率遗传算法流程对种群进行交叉变异操作；(5)利用训练好的神经元网络计算所有染色体的目标值，并根据目标值计算每个 染色体的适应度；(6)通过旋转赌轮方式选择染色体；(7)重复步骤(4) (6)直到完成给定的循环次数，再将得到的染色体中最好的染 色体作为最优解，即为车辆配送的最佳路线方案；其中，所述的RHA启发式算法计算步骤如下(3. 1)建立简化确定型模型设树O为隶属度函数，α为置信度，将工位需求和运输时间在隶属度函数满足置 信度大于α的自变量空间ξ° {ξω(α)，ξ_(α)}随机取值，ξΜ(α)为自变量ξ°的下确 界，为自变量ξ °的上确界，模糊预约时间简化为以tei和值为上下界，满意度为 1的传统时间窗，得到确定型模型；(3. 2)取一辆车进行服务，当前点选择配送中心；(3. 3)选中当前的点，将所有未被安排的工位与该点连接起来，保留符合约束条件 的路径，其中约束条件包括车辆装载能力约束和时间窗约束，以路径的长短评价保留的路径值，即路径越短评价值越高，转步骤(3.4)；如果没有一条路径符合条件，当前车辆配送 路线安排完毕，转步骤(3.2)；(3. 4)将保留的路径进行高低排列和区域划分，路径值高的占有的区域值就大，旋 转一次赌轮，抽出一条符合条件的路径，删除其他路径，保留选中的点为下一步的当前点；(3. 5)如果所有的工位已经安排完毕，则结束，否则转步骤(3. 3)；所述双选择双变异率遗传算法的具体步骤如下(4. 1)初始化种群数量，种群为pop，大小为size ；(4. 2)用适应度函数EVAL (χ)评价每个染色体；(4. 3)对种群pop进行选择操作，得到子群pope ；(4. 4)以概率Pc选择所述子群pope，再对达到一定海明距离的染色体进行交叉操 作，得到临时种群TempPop，该临时种群的大小为TempP0p_Size ；(4. 5)判断TempP0p_SiZe > size是否成了，若成立，跳转到步骤(4. 6)，否则以概 率Pnl对子群pope进行变异，跳转到步骤(4.4)；(4. 6)用适应度函数EVAL(X)评价每个染色体；(4. 7)对临时种群TempPop进行选择操作并替代子群pope ；(4. 8)以概率Pn2对替代后的子群pope全局变异，得到下一代子群。作为本发明的进一步改进，所述的路线指引模块是后期处理优化结果并展示给车 辆驾驶员的装置，该装置具体处理过程如下(1)获取当前车辆所停靠的工位或配送中心ID ；(2)根据运算模块计算出来的最佳路线方案，得到后续要服务工位的顺序，统计需 要装载的物料种类、数量信息；(3)计算该车辆下一个服务工位的ID，查询当前工位到下一工位的最佳路线表， 得到小车路线行驶方案；(4)上述得到的小车路线行驶方案在显示设备上显示，指引物料车辆配送。本发明带来的有益效果有更真实的实时的反应现场物料的需求情况，可处理物 料需求快慢变换，数量变换，配送车辆行驶状况等不确定信息，使配送系统的可靠性增强， 也使得系统带有一定的物料需求预测能力，使物料供应及时准确，提高生产效率；为物料配 送部门提供智能化的配送方案，减少按计划，按经验配送导致的物料配送有时过多，有时不 足，耗费大量运输工具，浪费配送成本的现象，为企业生产计划等决策提供决策依据，提高 业务管理效率；系统简单易用，适用性广，稳定可靠，成本低；可与其他工业系统兼容，方便 企业数据的统计。
图1为本发明的系统结构示意图。图2为本发明的无线网络现场布局图。图3为本发明的双选择双变异率遗传算法流程图。
具体实施例方式本发明结合附图和具体实施例作进一步的描述
如图1所示，一种工厂物料配送车辆调度系统，能处理不确定信息的，该系统包括 样本与实时数据采集器1和物料车路线指引器4。其中所述的样本与实时数据采集器1包 括工位数据采集客户端2、车辆数据采集客户端3和无线传感网络部分。工位数据采集客户 端2收集工位的各种信息，车辆数据采集客户端3收集物料配送车辆行驶的各种数据，经过 统计分析处理后，通过无线传感网络传给安装在物料配送车辆上的物料车路线指引器4。所 述的物料车路线指引器4包括运算模块和路线指引模块，物料车路线指引器接受这些数据 并用运算模块计算出车辆实时的配送方案，路线指引模块根据计算的配送方案通过LCD显 示器展示给物料车辆操作人员。所述样本与实时数据采集器1是系统中的数据采集装置，它能收集工位和车辆行 驶的实时数据，经过统计整理，为物料车路线指引器提供数据准备。其数据来源包括工位 对物料种类的需求，对物料种类需求的量，对该物料需要送达工位的时间(其中包括最早 可到达时间，最佳到达时间和截止达到时间)，车辆行驶当前工位，记录两工位间车辆行驶 时间，两工位间行驶的最佳选择路线。以上数据通过收集整理后，通过分布在工位和关键道 路的无线传感网络，传到物料车路线指引器。样本与实时数据采集器1包括工位数据采集客户端2、车辆数据采集客户端3和无 线传感网络三部分。(a)工位数据采集客户端工位数据采集客户端2的使用对象为生产车间的工位操作人员，负责收集工位各 种信息。客户端主要包括数据采集装置(如条码枪，触摸屏，鼠标点选)，数据发射器和低功 耗小运算能力的处理器。采集装置将收集的信息使用数据发射器采用无线传感网络传递给 物料车路线指引器。中间的采集与发射功能由处理器来协调完成。(b)车辆数据采集客户端车辆数据采集客户端3需要安装在运输小车上，自动完成车辆数据的采集。客户 端主要包括无线射频识别读取器，无线射频识别标签，数据发射器和低功耗小运算能力的 处理器。无线射频识别标签需要安装在各个生产工位位置和物料配送中心，识别半径应覆 盖该工位车辆停靠的服务点。当车辆在行驶过程中车辆靠近贴有无线射频识别标签的工位 或者配送中心时，可以识别车辆临近的工位或配送中心的ID，记录下对应ID和时刻，从而 计算出车辆行驶当前工位，记录两工位间车辆行驶时间，并广播到无线传感网络中去。两工 位间行驶的最佳选择路线表可以通过有经验的驾驶员手工录入，也可以采用目前流行的蚁 群算法计算得到结果。(c)无线传感网络无线传感网络将工位数据采集客户端和车辆数据采集客户端准备的数据上传给 物料车路线指引器。其包括多个终端、多个路由器、一个协调器、一个主机，主机通过串口与 协调器相连以达到控制协调器来控制整个网络的运转，协调器与多个路由器相连，每个路 由器可连接多个终端，组成无线传感网络。终端与路由器分布在工位、道路、配送中心和路 口关键位置，协调器和主机安装在配送中心，见附图2。本实施例中所述样本与实时数据采集器的具体工作过程如下所示(1)基础数据准备连接工位数据采集客户端2，连接车辆数据采集客户端3，收集的基础信息包括工位需求物料的代码W。，需求的数量Qp，实际消耗的数量仏，希望能到达的时间tp，实际货物 到达的时间tr (排除过早或过晚导致服务失败的时间)，车辆在固定的工位i和工位j之间 行驶的时间(也包括配送中心到达工位的时间)。取样本N组，N =50 100。根据经 验或者蚁群算法计算出工位i和工位j之间最短的路线方案，编成两工位之间最佳路线表。(2)服务工位数据实时采集工位作业人员根据物料消耗情况，通过数据采集装置(如条码枪，触摸屏，鼠标点 选)，上传物料需求物料的代码W。，物料需求的时间td，物料需求的数量Qd。(3)得到委运单以配送周期T为单位，统计该周期中得到的服务工位实时数据，得到如下格式的 委运单表格
工位代码ID物料代码W。需求数量Qd物料需求时间td(4)车辆行驶数据采集在车辆行驶过程中，根据车辆无线射频识别读取器感应工位和配送中心的无线射 频识别标签的过程，记录车辆当前服务的工位i，下一个准备服务工位j，从工位i到工位j 行驶的时间tijt)物料车路线指引器是安装在物料配送车辆上可以接受无线数据，带有逻辑运算功 能的路线指引装置，其主要功能包括接受数据进行运算分析，将优化结果通过人机界面直 接指导配送车辆操作人员行驶。在硬件上，它包括ARM运算处理器，IXD显示屏，无线接受 器。在功能上，它又分为运算模块和路线指引模块。无线接受器接受样本与实时数据采集 器采集的数据信息，包含工位数据采集客户端和车辆数据采集客户端采集的数据。采集的 数据通过集成在ARM运算处理器内的运算模块加工后得到本车本次任务的物料配送信息， 包括物料种类，数量，待服务工位顺序和行驶最佳路线。这些信息通过IXD显示屏展示给车 辆驾驶员参考。运算模块是系统的核心功能模块，提供了物料配送车辆的工位服务顺序。包括物 料配送的数学模型，模糊模拟技术训练神经网络，编解码，车辆路线寻优的调度算法和结果 输出。
(1)数学模型的建立
以车辆行驶总路径为最短的目标的数学模型如下表示
ΣK X-^N ^N
S. Τ.
辦{ 二 共 y^Q^^k = 1,2,..,K
Xljk =I^posj , +1 + Tlj <^.|>OC2 Pos{V^= tt} > a3
Σ ^=权利要求
一种工厂物料配送车辆调度系统，其特征在于，该系统包括样本与实时数据采集器和物料车路线指引器，所述的样本与实时数据采集器包括工位数据采集客户端、车辆数据采集客户端和无线传感网络，所述工位数据采集客户端收集工位数据，所述车辆数据采集客户端收集物料配送车辆行驶的车辆数据，上述工位数据和车辆数据通过所述无线传感网络传给安装在物料配送车辆上的物料车路线指引器；该物料车路线指引器包括运算模块和路线指引模块，所述物料车路线指引器接受所述无线传感网络传送的数据并通过所述运算模块计算出车辆实时的配送方案，所述路线指引模块将计算的配送方案通过显示设备展示给物料车辆操作人员，实现对物料配送车辆的调度。
2.根据权利要求1所述的一种工厂物料配送车辆调度系统，其特征在于，所述的工位 数据采集客户端负责收集工位各种信息，该工位数据采集客户端包括数据采集装置，数据 发射器和运算处理器，所述数据采集装置收集工位数据，并利用数据发射器通过无线传感 网络将收集的工位数据传递给物料车路线指引器，其中采集与发射过程由运算处理器来协 调完成。
3.根据权利要求1或2所述的一种工厂物料配送车辆调度系统，其特征在于，所述的车 辆数据采集客户端安装在运输小车上，自动完成车辆数据的采集，该车辆数据采集客户端 包括无线射频识别读取器，无线射频识别标签，数据发射器和运算处理器，无线射频识别标 签安装在各个生产工位位置和物料配送中心，其识别半径覆盖该工位车辆停靠的服务点， 以识别车辆临近的工位或配送中心的ID，运算处理器记录对应的ID和时刻，并计算出车辆 行驶当前工位，记录两工位间车辆行驶时间，通过数据发射器将车辆数据广播到无线传感 网络中去。
4.根据权利要求1-3之一所述的一种工厂物料配送车辆调度系统，其特征在于，所述 无线传感网络用于将工位数据采集客户端和车辆数据采集客户端产生的数据上传给物料 车路线指引器，其包括多个终端、多个路由器、一个协调器和一个主机，所述主机与协调器 相连以控制整个网络的运转，协调器与多个路由器相连，每个路由器可连接多个终端。
5.根据权利要求1-4之一所述的一种工厂物料配送车辆调度系统，其特征在于，所述 运算模块将接收的数据训练神经网络，模拟不确定信息的表现特征，将车辆候选路径作为 寻优解进行编码，采用处理模糊信息的车辆调度方法进行寻优，找出车辆的最佳配送方案。
6.根据权利要求5所述的一种工厂物料配送车辆调度系统，其特征在于，所述处理模 糊信息的车辆调度方法具体包括以下步骤(1)用模糊模拟技术为不确定约束函数Wx^mmi/lPo^^x乂产生输入输出 数据，其中，X为输入，g(x)为输出，f(x，I)为带模糊因子的约束方程，7为约束下界值，β 为置信度，Pos{A}描述了事件A发生的可能性；(2)根据产生的输入输出数据训练一个神经元网络逼近上述不确定函数g(x)；(3)运用RHA启发式算法选取多个染色体，并利用训练好的神经元网络检验染色体的 可行性；(4)采取双选择双变异率遗传算法流程对种群进行交叉变异操作；(5)利用训练好的神经元网络计算所有染色体的目标值，并根据目标值计算每个染色 体的适应度；(6)通过旋转赌轮方式选择染色体；(7)重复步骤(4) (6)直到完成给定的循环次数，再将得到的染色体中最好的染色体 作为最优解，即为车辆配送的最佳路线方案； 其中，所述的RHA启发式算法计算步骤如下 (3. 1)建立简化确定型模型设识为隶属度函数，α为置信度，将工位需求和运输时间在隶属度函数满足置信度 大于α的自变量空间ξ° {ξω(α)，ξ_(α)}随机取值，ξω(α)为自变量ξ°的下确界， I sup(a)为自变量ξ °的上确界，模糊预约时间简化为以tei和值为上下界，满意度为1的 传统时间窗，得到确定型模型；(3. 2)取一辆车进行服务，当前点选择配送中心；(3. 3)选中当前的点，将所有未被安排的工位与该点连接起来，保留符合约束条件的路 径，其中约束条件包括车辆装载能力约束和时间窗约束，以路径的长短评价保留的路径值， 即路径越短评价值越高，转步骤(3.4)；如果没有一条路径符合条件，当前车辆配送路线安 排完毕，转步骤(3.2)；(3. 4)将保留的路径进行高低排列和区域划分，路径值高的占有的区域值就大，旋转一 次赌轮，抽出一条符合条件的路径，删除其他路径，保留选中的点为下一步的当前点； (3.5)如果所有的工位已经安排完毕，则结束，否则转步骤(3.3)； 所述双选择双变异率遗传算法的具体步骤如下 (4. 1)初始化种群数量，种群为pop，大小为size ； (4. 2)用适应度函数EVAL(X)评价每个染色体； (4. 3)对种群pop进行选择操作，得到子群pope ；(4. 4)以概率Pc选择所述子群pope，再对达到一定海明距离的染色体进行交叉操作， 得到临时种群TempPop，该临时种群的大小为TempP0p_Size ；(4. 5)判断TempP0p_Size > size是否成了，若成立，跳转到步骤(4. 6)，否则以概率 Pnl对子群pope进行变异，跳转到步骤(4.4)；(4. 6)用适应度函数EVAL (X)评价每个染色体； (4. 7)对临时种群TempPop进行选择操作并替代子群pope ； (4. 8)以概率Pn2对替代后的子群pope全局变异，得到下一代子群。
7.根据权利要求1-6之一所述的一种工厂物料配送车辆调度系统，其特征在于，所述 的路线指引模块是后期处理优化结果并展示给车辆驾驶员的装置，该装置具体处理过程如 下(1)获取当前车辆所停靠的工位或配送中心ID；(2)根据运算模块计算出来的最佳路线方案，得到后续要服务工位的顺序，统计需要装 载的物料种类、数量信息；(3)计算该车辆下一个服务工位的ID，查询当前工位到下一工位的最佳路线表，得到 小车路线行驶方案；(4)上述得到的小车路线行驶方案在显示设备上显示，指引物料车辆配送。
全文摘要
本发明涉及一种工厂物料配送车辆调度系统，包括样本与实时数据采集器和物料车路线指引器，收集工位的工位数据、物料配送车辆行驶的车辆数据并通过所述无线传感网络传给安装在物料配送车辆上的物料车路线指引器；该物料车路线指引器包括运算模块和路线指引模块，所述物料车路线指引器接受所述无线传感网络传送的数据并通过所述运算模块计算出车辆实时的配送方案，所述路线指引模块将计算的配送方案通过显示设备展示给物料车辆操作人员，实现对物料的调度配送。本发明能处理不确定信息，得到比现有调度规则更好的车辆配送路线，实时指导物料配送高效率的进行，减少因物料配送不及时而导致的误工，减少配送的运力成本，提高企业的生产效率。
文档编号G06N3/12GK101944205SQ201010282449
公开日2011年1月12日 申请日期2010年9月16日 优先权日2010年9月16日
发明者周茂丰, 喻道远, 安进, 李晋航, 邵新宇, 黄刚 申请人:华中科技大学