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    自动化立体仓库出库货位分配优化研究

      信息来源:   发布时间:2021-11-03  点击数:

    1 建立出库货位优化模型

    1.1 拣选作业优化目标的定义

    按拣选流程将堆垛机的调度问题归纳为:由出/入库站台起点出发, 拣取存在于n个不同货格的货物, 堆垛机去到一个货格, 取出货位托盘, 返回出入库站台, 待取出一定数量的货物后, 将托盘送回, 去往下一个待拣选货位点, 且每个货格在存取过程中仅去一次, 依次拣取完n个货物, 最后回到出/入库站台。求堆垛机在这整个捡取过程中行走的最短距离[1]

    1.2 拣选作业优化模型的建立

    堆垛机由出/入库站台出发, 取完货单上第一条目货物并将托盘送回原货位所需要时间[2]:

     


    堆垛机从取完第一货物的货位出发, 到将第二货物取回且把托盘送回原货位所需要时间为:

     


    依次类推, 可得出堆垛机从n-1条目货物的货位出发取回最后一件货物, 并最终将堆垛机送回出/入库站台所需要总时间为:

     


    n件货物都取回需要总时间为:

     


    因此建立的数学模型为:

     


    式中:

    2 出库拣货作业货位优化模型的求解

    2.1 算法设计

    分布式计算和鲁棒性强是蚁群算法具有的主要优点, 作为一种新的仿生物启发式优化算法, 具有很强的寻找较好解和实现收敛的能力, 在解决组合优化问题方面[3]。因此, 用蚁群算法来进行求解。

    2.2 蚁群算法求解步骤

    1) 进行初始化设置, 即:设置最大迭代次数Imax, 当前迭代次数I和蚂蚁总数m;

    2) 放置m只蚂蚁在起点;

    3) 进行路线的构造。堆垛机用蚂蚁进行模拟, 每一个巷道堆垛机用一只蚂蚁代表, 根据各路径上信息素量的大小, 蚂蚁自己决定下一步的转移方向[4]

    4) 将各路段局部信息素量的大小进行更新;

    5) 当所有蚂蚁走完全部路线时, 转向步骤6) ;否则转向步骤3) ;

    6) 改变各路段信息素值的大小, 通过采用一定的更新规则。当蚂蚁完成一次循环后, 各路径上信息素量的大小可以根据以下公式进行调整:

    7) 若满足终止条件, 则结束;否则转向步骤2) 进行下一代进化, 置I=I+l。

    3 实例求解

    以某自动化立体仓库为例, 假设该仓库系统有24排, 10层, 72列。选取某排货架, 其各参数为:

     


    取某次拣选作业, 共22个待拣选货物, 其坐标信息如表1所示。

        下载原表

    表1 待拣选货物坐标

    设Imax=500, 在matlab中运行所编的蚁群算法程序, 得到每代最短距离和平均距离 (单位:米) 图。

    图1 每代最短距离和平均距离

    图1 每代最短距离和平均距离  下载原图


    同时可得到巷道堆垛机优化后的行走路径为:


    4 总结

    本文以巷道堆垛机总运行时间最短为目标, 在提出合理假设的基础上, 根据所要解决的问题建立数学模型。并以某物流中心立体仓库的拣货单为实验依据, 对所建模型利用人工蚁群算法进行路径优化求解, 得到最短路径, 缩短了巷道堆垛机的工作时间, 降低了能耗, 同时节省了立体仓库运营成本。

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