一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法

本发明涉及管理科学与工程领域，更准确地说，涉及一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法。

背景技术：

1、仓库设计需要平衡仓储占地面积和仓储吞吐量。新一代爬架机器人拥有灵活的布局模式。紧致的布局虽然可以减少占地面积，但由于仓储内机器人通道较少且较为狭窄，机器人会发生死锁或拥堵的情况。

2、仓储系统的衡量标准包括：系统的吞吐量；系统的运行成本；系统的能耗。如何根据具体的场景选择合适的布局是影响系统效率的难题。本发明帮助仓储决策者判断系统中的交叉布局、紧致布局以及传统的基于通道的布局在不同场景下的性能。传统的方法很难模拟复杂系统的运作方式，因此，有必要采取一种新的方法，帮助决策者根据具体的需求，选择合适的布局，优化爬架机器人智能仓储系统的运行效率。

技术实现思路

1、本发明为解决上述问题，提出了一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法，通过构建排队网络模型，在考虑机器人拥堵预防策略和机器人充电的场景下，建立成本最小化模型，使用聚合法对交叉布局、紧致布局以及传统的基于通道的布局下的各个环节进行定量分析，对系统性能的吞吐量、运行成本和能耗进行评估，提高在不同布局下系统的运行效率，提高吞吐量，降低运行成本与能耗。

2、本发明通过以下技术方案来实现：

3、一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法，包括以下步骤：

4、s1、建立带有机器人拥堵预防策略的闭环排队网络模型并用聚合法求解；

5、s2、确定服务时间；

6、s3、确定包括机器人充电概率在内的每台服务器的访问概率；

7、s4、将解析结果与仿真结果进行误差分析，判断模型的准确性；

8、s5、以系统的年运行成本最小化为目标，以系统的存储量、吞吐量为约束条件，建立成本最小化模型mindm(sm,δm)，以此比较交叉布局、紧致布局、通道布局这三种布局之间的存储量与吞吐量间的权衡关系模型。

9、进一步的，s1中拥堵预防策略具体是指：

10、将货物分配给可用的机器人后，机器人沿着外部垂直通道从工作站移动到仓库顶部；到达仓库顶部时，机器人从外部垂直通道(x1,y1，γ+1)的出口移动到指定垂直通道(x2,y2，γ+1)的入口；当机器人到达指定通道入口，机器人检查通道是否可用，当指定通道内没有机器人在其内部工作时进入；机器人首先存储前一个货物，然后取到下一个请求的货物，之后机器人移动至其中一个工作站，每个工作站有一个分拣员，当机器人到达工作站时，它在缓冲区中排队，等待服务；当货物在工作站被分拣后，机器人会检查它自身的电池电量。

11、进一步的，s2中服务时间包括机器人在外部垂直通道服务时间ui、机器人在顶层的服务时间ux1,y1,x2,y2、目标垂直通道服务时间ut、仓库底层服务时间ux2,y2,x3,y3。

12、进一步的，s3中每台服务器的访问概率包括机器人访问目标垂直通道的概率q(x,y)、机器人在完成当前指令后必须充电的概率qd。

13、进一步的，q(x,y)的计算公式如下：

14、

15、式中，(x,y)是目标垂直通道的坐标，α是x方向上的通道数，β是y方向上的通道数，u(x,y)是概率，c(j,k)用于标识垂直通道(j,k)是垂直移动通道还是货架；

16、

17、进一步的，其中充电的概率qd需结合概率性质与聚合法，用迭代的方式求解；

18、qd的公式如下：

19、

20、式中s为机器人数量，ui为吞吐量，us为机器人在一个周期内消耗能量的预期时间，fu为机器人在一个周期内的能耗，ub为一个机器人可以运行的最长时间，f为机器人每单位时间所能提供的能量。

21、进一步的，ui使用迭代平均近似算法计算，具体为：通过将qd设置为0到1之间的任意值来初始化它，对于qd的第一个值，使用近似平均值估计算法找到ui的第一个值，然后使用qd计算公式和近似平均值估计算法迭代更新qd的值，设表示当前迭代中电池耗尽的概率，表示最后一次迭代电池耗尽的概率，当时，算法终止，用来近似qd的值；

22、由于机器人共享工作站和外部垂直通道，所以qa是机器人被分配到其中一个工作站的概率，qi是机器人访问外部垂直通道的概率，a是工作站的数量，闭环排队网络通过近似平均值估计算法求解，同时更新qd。

23、进一步的，s5中，建立成本最小化模型的过程如下：

24、系统的年运行成本包括机器人运行成本、占地面积成本和货架运行成本，固定系统的占地面积；

25、成本最小化模型有两个性能约束：系统的存储容量应大于存储容量约束t，系统的最大吞吐量应大于所需的最小吞吐量ui，决策变量包括在布局m下的机器人数量sm和布局m下的系统层数δm，布局m下的成本最小化模型如下：

26、mindm(sm,δm)＝ds*sm+de*em+dt*bm*δm

27、

28、式中，m为交叉布局或紧致布局或通道布局，ds是一台机器人平摊至每年的运行和维护成本，de是存储单位空间的年运维成本，em是布局m下所需的空间，dt是一个货架位置的年成本，bm是布局m下一层中存储货架位置的数量，uim(sm,δm)是布局m、机器人为sm、层数为δm的系统最大吞吐量。tm(sm,δm)是布局m、机器人为sm、层数为δm的系统存储容量。

29、本发明的有益效果在于：

30、(1)在大多数情况下，可以帮助仓储决策者以最小化年运行成本为目标选择相应的布局；

31、(2)在给定存储容量、给定机器人数量和给定货架布局占地面积的情况下，帮助仓储决策者选择吞吐量最高的布局；

32、(3)帮助仓储决策者在存储和吞吐量一定的条件下，选择能耗更低，年运行成本更低的布局；

33、综上所述，本发明提供的爬架机器人智能仓储系统的优化方法，充分考虑了机器人工作的所有流程，评估方法贴近现实，评估结果更为准确。本发明开发了排队网络模型来研究具有不同布局(紧致、交叉和基于通道)的爬架机器人智能仓储系统的吞吐量，同时还计算了能耗。

技术特征：

1.一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法，其特征在于：s1中拥堵预防策略具体是指：

3.根据权利要求1所述的一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法，其特征在于：s2中服务时间包括机器人在外部垂直通道服务时间ui、机器人在顶层的服务时间ux1，y1，y2、目标垂直通道服务时间ut、仓库底层服务时间ux2，y2，x3，y3。

4.根据权利要求1所述的一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法，其特征在于：s3中每台服务器的访问概率包括机器人访问目标垂直通道的概率q(x，y)、机器人在完成当前指令后必须充电的概率qd。

5.根据权利要求4所述的一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法，其特征在于：q(x，y)的计算公式如下：

6.根据权利要求4所述的一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法，其特征在于：其中充电的概率qd需结合概率性质与聚合法，用迭代的方式求解；

7.根据权利要求6所述的一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法，其特征在于：ui使用迭代平均近似算法计算，具体为：通过将qd设置为0到1之间的任意值来初始化它，对于qd的第一个值，使用近似平均值估计算法找到ui的第一个值，然后使用qd计算公式和近似平均值估计算法迭代更新qd的值，设表示当前迭代中电池耗尽的概率，表示最后一次迭代电池耗尽的概率，当时，算法终止，用来近似qd的值；

8.根据权利要求1所述的一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法，其特征在于：s5中，建立成本最小化模型的过程如下：

技术总结
本发明公开一种爬架机器人智能仓储系统的布局设计优化方法，通过构建排队网络模型，在考虑机器人拥堵和机器人充电的场景下建立成本最小化模型，使用聚合法对不同布局下仓储运行管理的各个环节进行定量分析，对仓储系统性能进行评估，提高在不同布局下系统的运行效率，提高仓储吞吐量，降低运行成本与能耗。本发明提出了不同布局下系统存储量和吞吐量间的权衡模型，该模型可准确计算相同存储量下不同布局的吞吐量，帮助决策者在给定存储量、给定机器人数量和给定货架布局占地面积的情况下，选择吞吐量最高的布局，还可帮助仓储决策者在存储量和吞吐量一定的条件下，选择能耗更低，年运行成本更低的布局。

技术研发人员：陈婉莹,施安楠,伍蓓
受保护的技术使用者：浙江工商大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16