专利名称：基于遗传算法的多rgv动态调度方法
技术领域：
本发明涉及一种基于遗传算法的多RGV动态调度方法，运用在大物流量下自动化立体仓库输送系统中多个RGV的动态调度问题中。
背景技术：
自动化立体仓库AS/RS是现代化的存储设备，一般由中央控制系统、多层货架、堆垛机、输送系统、外部物料运送工具等组成。在输送系统中，有多个RGV在既定的轨道(一 般为铁轨或者合金轨道)上运行，负责运送分布在轨道周围的拣选站台、出入货站台、出入货输送带上的物料，完成多层货架的出入货任务。其中拣选站台、出入货站台连接轨道和外部物料运送工具，出入货输送带连接轨道和多层货架，堆垛机在多层货架间的巷道中运行完成物料的存取。在整个自动化立体仓库中，输送系统作为连接多层货架和外部物料运送工具的纽带，输送系统的运输效率是整个系统的瓶颈。输送系统常见的分为三种(I)直线往复式。即在一条直线轨道上有一个或者多个RGV往复运动于各出入货站台、拣选站台和出入货输送带之间；(2)分段式。由若干条直线轨道构成，每个RGV在固定的轨道上运行，负责各自周围的站台或者输送带的运输任务；(3)环形轨道式。即有多个RGV在一条环形轨道上运行于各个站台和出入货输送带之间进行物料的运送。前两种输送系统运送能力有限，不能满足大物流量下的实际需要。第三种方式运送能力比较大，但是如何合理的调度各个RGV则比较复杂。已有提出按照先来先服务和就近策略以及各个RGV的使用频率，调度空闲的RGV运送出入货任务。这种策略在物流量较小，即RGV的数量大部分时间都是多于出入货任务的数量情况下能够很好的发挥作用，当物流量较大，即RGV的数量大部分时间都是少于出入货任务的数量，并且新的出入货任务不断产生的情况下，由于对RGV的调度不合理造成的堵塞或者空跑就会凸显，运送效率大大降低。
发明内容
本发明是为避免上述现有技术所存在的不足之处，提出一种基于遗传算法的多RGV动态调度方法，以期能够在大物流量时得到一个优化的调度多个RGV运送出入货任务的方案，减少RGV的堵塞和空跑，大大提高RGV的运送效率。本发明为解决技术问题采用如下技术方案本发明基于遗传算法的多RGV动态调度方法是，所述RGV是单向循环运行在自动化立体仓库输送系统环形轨道上的L个RGV ;所述自动化立体仓库中，在环形轨道的一侧沿线顺次布置各入货输送带、出货输送带、多层货架和堆垛机，在环形轨道的另一侧沿线顺次布置入货站台、拣选站台、外部物料运送工具和出货站台，高度方法的特点是所述各RGV的动态调度方法按如下步骤进行第一步、针对所有已经生成的正在等待运送的K个出入货任务，根据要求取出前Q个出入货任务；所述K个出入货任务按照生成的时间顺序排列；所述根据要求是指预先根据历史数据估算出投入全部L个RGV完成运送Q个出入货任务所用时间ty，使ty不超过规定的时间值；若K值大于Q值，则Q值取值不变，若K值小于或等于Q值，则Q值取值等于K值；第二步、任意调整Q个出入货任务的先后顺序，运用遗传算法建立模型并求解得出调度L个RGV运送Q个出入货任务的优化方案a、种群初始化将调度L个RGV运送Q个出入货任务的方案定义为个体，对所述个体按如下方式进行编码以获得与个体相对应的染色体将Q个出入货任务分别用数字I Q依次编号，将L个RGV分别用数字I L依次编号；每个染色体是由一上行字符串和一下行字符串所组成，所述上行字符串中的每个字符是在数字I Q中随机生成，不重复，共生成Q个，每个字符代表对应编号的出入货任务；所述下行字符串与上行字符串的字符位置一一对应，下行字符串中的每个字符随机取自数字I L，可以重复，共生成Q个，每个字符代表对应编号的RGV ;经过N次编码获得N个染色体，以与所述N个染色体相对应的N个个体组成第一代种群，以所述第一代种群作为下一代的父种群，进行选择、交叉和变异遗传操作，N取值为20 100 ；在所述染色体中，以上行字符串与下行字符串中上下对应位置上的两个字符表征出入货任务的运送为指派下行字符对应编号的RGV运送上行字符对应编号的出入货任务，若在一个染色体所对应的个体中出现由同一个RGV运送多个出入货任务时，按照出入货任务的编号在上行字符串中的先后顺序依次进行运送；b、选择分别计算出按照父种群中每个个体运送完毕Q个出入货任务所用的运送时间Ts，以所述运送时间Ts为每个个体的目标函数值，对父种群中的个体按照目标函数值进行降序排列，把个体在父种群中的序位n应用在基于排序的适应度分配方法中的线性排序公式(I)中，计算出每个个体的适应度值；
权利要求
1.基于遗传算法的多RGV动态调度方法，所述RGV(5)是单向循环运行在自动化立体仓库输送系统环形轨道(8)上的L个RGV;所述自动化立体仓库中，在环形轨道的一侧沿线顺次布置各入货输送带(I)、出货输送带(2)、多层货架(3)和堆垛机(4)，在环形轨道的另一侧沿线顺次布置入货站台(6)、拣选站台(7)、外部物料运送工具(9)和出货站台(10)，其特征是所述各RGV的动态调度方法按如下步骤进行 第一步、针对所有已经生成的正在等待运送的K个出入货任务，根据要求取出前Q个出入货任务；所述K个出入货任务按照生成的时间顺序排列；所述根据要求是指预先根据历史数据估算出投入全部L个RGV完成运送Q个出入货任务所用时间ty，使ty不超过规定的时间值；若K值大于Q值，则Q值取值不变，若K值小于或等于Q值，则Q值取值等于K值； 第二步、任意调整Q个出入货任务的先后顺序，运用遗传算法建立模型并求解得出调度L个RGV运送Q个出入货任务的优化方案 a、种群初始化将调度L个RGV运送Q个出入货任务的方案定义为个体，对所述个体按如下方式进行编码以获得与个体相对应的染色体 将Q个出入货任务分别用数字I Q依次编号，将L个RGV分别用数字I L依次编号；每个染色体是由一上行字符串和一下行字符串所组成，所述上行字符串中的每个字符是在数字I Q中随机生成，不重复，共生成Q个，每个字符代表对应编号的出入货任务；所述下行字符串与上行字符串的字符位置一一对应，下行字符串中的每个字符随机取自数字I L，可以重复，共生成Q个，每个字符代表对应编号的RGV ;经过N次编码获得N个染色体，以与所述N个染色体相对应的N个个体组成第一代种群，以所述第一代种群作为下一代的父种群，进行选择、交叉和变异遗传操作，N取值为20 100 ； 在所述染色体中，以上行字符串与下行字符串中上下对应位置上的两个字符表征出入货任务的运送为指派下行字符对应编号的RGV运送上行字符对应编号的出入货任务，若在一个染色体所对应的个体中出现由同一个RGV运送多个出入货任务时，按照出入货任务的编号在上行字符串中的先后顺序依次进行运送； b、选择分别计算出按照父种群中每个个体运送完毕Q个出入货任务所用的运送时间Ts,以所述运送时间Ts为每个个体的目标函数值，对父种群中的个体按照目标函数值进行降序排列，把个体在父种群中的序位n应用在基于排序的适应度分配方法中的线性排序公式(I)中，计算出每个个体的适应度值；
全文摘要
本发明公开了一种基于遗传算法的多RGV动态调度方法，其特征是针对自动化立体仓库输送系统中环形轨道上的多个RGV(Rail Guided Vehicle)在大物流量下的动态调度问题，运用遗传算法建立模型并求解，从而得到调度多个RGV运送出入货任务的优化方案，以此大大提高RGV的运送效率，同时针对具体的问题提出了实用的编码方法，拓展了遗传算方法的应用范围。
文档编号G06Q10/08GK102663574SQ201210080979
公开日2012年9月12日 申请日期2012年3月23日 优先权日2012年3月23日
发明者刘永强, 吴焱明, 赵韩 申请人:合肥工业大学