四向多层穿梭车系统建模与优化研究
四向穿梭车的结构设计与分析
四向穿梭车的结构设计与分析摘要：四向穿梭车是一种用于货物搬运和堆垛的特殊型号叉车，具有独特的四向行驶功能，可以在狭窄的空间内进行灵活操作，提高了货物的存储密度和仓库利用率。
本论文旨在对四向穿梭车的结构设计与分析进行深入研究，包括其整体结构设计、关键部件设计以及受力分析等方面。
通过对四向穿梭车的结构和性能进行分析，可以为其优化设计和性能提升提供理论支持和指导。
关键词：四向穿梭车；结构设计；分析；关键部件；优化引言随着现代物流行业的发展和对货物搬运效率的要求不断提高，各种类型的叉车得到了广泛应用。
四向穿梭车作为其中的一种，由于其独特的四向行驶功能，在狭窄的仓库环境中具有独特的优势，受到了越来越多企业的青睐。
然而，如何设计出结构合理、性能优越的四向穿梭车，仍然是一个值得深入研究的问题。
本论文旨在对四向穿梭车的结构设计与分析进行系统研究，从整体结构设计、关键部件设计到受力分析，全面探讨四向穿梭车的设计与优化方法，为相关领域的研究和实践提供参考。
1四向穿梭车的结构组成四向穿梭车通常是指一种能够在水平和垂直方向上移动的特殊类型的叉车。
它们的结构组成通常包括以下几个部分：（1）车架：车架是四向穿梭车的主要框架，承载着整个车辆的重量和各种组件。
它通常由钢铁或其他坚固的材料制成，以确保车辆的稳固性和耐用性。
（2）行驶系统：四向穿梭车通常配备有电动驱动系统，可以提供动力来驱动车辆。
这些驱动系统可能是电池驱动的，通过电机驱动轮子或轨道，以便在仓库或其他工作场所内进行平稳的移动。
（3）叉臂：与传统叉车类似，四向穿梭车也配备有叉臂，用于提起、移动和放置货物。
这些叉臂通常可以水平移动，并具有提升和下降功能，以适应不同尺寸和重量的货物。
（4）操作台：操作台是驾驶员控制四向穿梭车的位置。
操作台通常配备有操纵杆、按钮或触摸屏等控制装置，驾驶员可以使用这些设备来控制车辆的移动、叉臂的操作以及其他功能。
（5）安全系统：四向穿梭车通常配备有各种安全系统，包括防撞传感器、安全带、紧急停止按钮等，以确保在操作过程中驾驶员和周围环境的安全。
一种用于四向穿梭车上的调度系统及其方法与流程
一种用于四向穿梭车上的调度系统及其方法与流程四向穿梭车调度系统及其方法与流程在现代物流行业中，四向穿梭车被广泛应用于仓库和工厂中的货物运输和仓储管理。
为了提高物流效率和减少人力成本，设计一种用于四向穿梭车上的调度系统是非常重要的。
本文将介绍一种适用于四向穿梭车的调度系统及其方法与流程。
1. 调度系统概述四向穿梭车调度系统是一种基于计算机技术和物流管理原理的智能化系统。
它通过实时监测货物状态和交通情况，将各个穿梭车的任务进行有效调度和协调，以最大限度地提高物流效率。
2. 调度系统方法该系统的核心方法包括任务分配、路径规划和交通管控。
任务分配：根据仓库内货物的类型、数量和优先级，系统会将任务分配给各个穿梭车。
任务分配算法考虑到穿梭车的负载能力、行驶速度和当前位置，以确保任务能够高效完成。
路径规划：该系统利用最短路径算法和实时交通信息，确定每辆穿梭车的最佳行驶路径。
考虑到防撞和错车的问题，系统还会进行路径冲突检测和避让策略。
交通管控：对于多辆穿梭车在一个区域同时工作的情况，系统会提前规划和调度穿梭车的进出时间，避免交通拥堵和碰撞事故的发生。
3. 调度流程整体调度流程如下：- 监测：系统实时监测仓库内货物的状态、数量和位置，以及穿梭车的位置和负载情况。
- 任务分配：根据货物的属性和优先级，系统为每辆穿梭车分配任务，并考虑到各项限制条件。
- 路径规划：系统根据各个穿梭车的位置和任务分配结果，计算出最佳行驶路径，并考虑到碰撞和交通流量等因素。
- 交通管控：系统根据预设的交通管控策略和路径规划结果，调整穿梭车的行驶速度和排队顺序，避免交通冲突和拥堵。
- 实时更新：系统实时跟踪穿梭车的行驶状态和任务完成情况，根据实际情况进行实时调整和优化。
综上所述，四向穿梭车调度系统及其方法与流程是一项能够提高物流效率和降低成本的重要技术。
通过合理的任务分配、路径规划和交通管控，该系统能够提高仓库和工厂内物流运输的自动化水平，实现高效、安全的货物运输。
四向多层穿梭车系统建模与优化研究
四向多层穿梭车系统建模与优化研究在“德国工业4.0”、“中国智能制造”大背景下,仓储自动化技术引起国内外的研究热潮。
电商行业的蓬勃发展改变人们购物习惯,使得碎片化订单呈现指数增长,但消费者对订单响应速度要求越来越高,加之不断攀升的土地和人力成本,集存储和分拣功能于一体的多层穿梭车系统成为最热门的物流仓储自动化解决方案。
不同于一般多层穿梭车系统中穿梭车在固定层、固定巷道的直线往复运动,四向多层穿梭车系统中的四向穿梭车可以通过跨巷道和跨层作业到达任意存储货位完成存取任务。
因此,四向多层穿梭车系统具有较强的柔性,可以根据需求调整系统配置的四向穿梭车数量。
但同时系统的控制调度更为复杂,四向穿梭车单次作业难度和时间也相应增加。
本文以四向多层穿梭车系统为研究对象,以系统性能分析、配置优化和针对系统出库作业优化研究的订单排序优化策略为研究点开展研究工作:1、四向多层穿梭车系统性能分析建模。
通过对四向多层穿梭车系统在工程实践应用中的仓储布局结构和主要设备作业特点的研究,分析四向多层穿梭车系统的出入库作业流程,总结拣选工作站在处理一组批量订单时的作业特点。
根据四向穿梭车和提升机的作业动作不同,计算设备作业平均服务时间,并将系统出入库作业拆分细化为16种不同的作业场景。
考虑不同系统布局结构(即巷道数量以及层数)和设备数量(即提升机和四向穿梭车数量)影响下,分析计算16种作业场景出现的概率。
同时考虑订单队列和四向穿梭车队列,建立半开环排队网络模型,并在小批量作业任务场景下对四向穿梭车系统排队网络模型中两个服务节点的服务率求解。
2、四向多层穿梭车系统配置优化问题。
应用矩阵几何法对半开环排队网络进行求解,仿真验证可靠性。
分析一定系统规模下,在不同出入库作业到达率下,系统配置不同数量四向穿梭车时,平均外部队列长、系统中正在接受服务的平均任务数、四向穿梭车平均使用率、每个出入库作业任务平均在系统中的等待时间的数据变化情况。
根据工程实践经验,四向穿梭车平均使用率以80%作为选取依据,分析在不同出入库作业任务到达率下,系统最优的四向穿梭车配置数量。
四向穿梭车的研发方案
四向穿梭车的研发方案四向穿梭车是一种在仓库内运输货物的特种车辆，具有可沿X 轴、Y轴和Z轴方向移动的能力，同时还可旋转360度。
它具有高效、灵活的特点，可以大大提高仓库的运输效率。
下面是一份四向穿梭车的研发方案。
首先，我们需要进行需求调研，了解市场上对四向穿梭车的需求和应用场景。
通过走访仓库管理人员和物流公司，了解他们对四向穿梭车功能、性能和价格的要求。
接下来，我们要制定技术方案。
四向穿梭车需要具备移动、转向和举升等功能，所以我们需要选择适合的动力系统和控制系统。
例如，可以使用电动机作为动力源，配备电池作为能源供应，同时使用精确的传感器和控制器实现精准的控制。
为了提高四向穿梭车的稳定性和安全性，我们可以考虑使用四轮驱动、四轮转向和悬挂系统，确保车辆在高速转向和行驶过程中的稳定性。
另外，还可以使用先进的碰撞避免系统和自动驾驶技术，提升车辆的安全性和智能化。
在材料选择上，我们需要考虑车辆的重量和强度要求。
可以使用高强度钢材或者复合材料，以确保车辆在重载情况下保持稳定和耐用。
在研发过程中，我们应该进行多次的实验和测试，以保证四向穿梭车的性能和可靠性。
我们可以在实际仓库环境中进行模拟测试，检验车辆的移动、转向和举升功能是否满足需求，并对车辆进行负载和碰撞测试，确保安全性能。
最后，我们要进行市场推广和售后服务。
可以通过展会和论坛等途径宣传我们的产品，并与仓库管理人员和物流公司建立良好的合作关系。
同时，建立专业的售后服务团队，提供及时的维修、保养和技术支持，以满足客户的需求。
总之，四向穿梭车的研发需要通过需求调研、制定技术方案、材料选择、实验测试和市场推广等环节，确保车辆具备高效、安全和可靠的特点，满足市场需求。
同时，还需要与客户建立合作关系，并提供优质的售后服务。
基于多Agent的四向穿梭车调度优化技术与应用
基于多Agent的四向穿梭车调度优化技术与应用摘要：如何提升智能密集仓储系统中四向穿梭车的出入库效率，本文提出了一种基于多Agent的多车调度优化技术和方法，并以JX物流中心项目为例构建优化模型，通过项目运行实际数据的验证，实现基于多Agent的单层单车、单层多车、多层多车的协同调度优化，可以有效提高智能密集库的出入库效率，对四向穿梭车系统的开发和应用有较好的实践意义。
关键词：四向穿梭车、调度优化、多Agent、效率一、序言电子商务和智能制造发展助推了智能仓储技术的创新，针对生产物流品规少、批量大的特点，以及仓储空间高效利用的因素，以货架穿梭车为存取设备的智能密集仓储技术近年来发展迅猛。
货架穿梭车是一种以货架轨道导向的存取和搬运设备，通过传感器、编码器及伺服控制等技术，精确定位各个输入、输出及存储工位，通过计算机调度管理系统，接收物料后进行自动往复穿梭搬运，并通过垂直提升机实现换层作业。
托盘货架穿梭车一般指四向穿梭车和子母穿梭车，其中四向穿梭车将子母穿梭车合二为一，可在主道、子道运行，实现多层多车协同并行作业模式，为智能物流存储系统提供新的解决方案，是传统巷道堆垛机立体存储模式之外的重要智能仓储创新模式。
但智能密集仓储系统的缺点是不能较好地实现物料的先进先出，出入库效率相对较低，穿梭车调度系统的策略和算法显得尤为重要，而多Agent系统的自治性、反应性和主动性特点能更好地适应密集仓储的多车调度效率问题。
四向穿梭车系统是依靠系统内的穿梭车辆和提升机结构相互配合完成多车多层出入库任务，利用提升机与穿梭车本身配置相互通信，在通过计算机软件操作系统、仓库管理系统完成换层及出入库作业，相比堆垛机出入库系统减少了巷道通道，很大程度提高了存储空间的利用率。
密集仓储系统一般每层均放置一台四向穿梭车，可最大限度提高系统响应时间，从而增加系统的吞吐量，减少平均出入库时间；但实际运营中可能会出现多台穿梭车利用率不均，进而导致巷道堵塞，出入库效率大打折扣，因此多车协同调度优化技术显得迫切和重要。
四向穿梭车调研报告
四向穿梭车调研报告四向穿梭车是一种用于仓库物流系统的现代化设备，它能够在狭窄的通道中自由行驶，完成货物存储和取出的任务。
随着物流行业的发展，四向穿梭车在提高仓储效率和减少人工成本方面发挥着越来越重要的作用。
本文将针对四向穿梭车进行调研，并撰写一份1000字的调研报告。
调查方法：为了了解四向穿梭车的应用情况和市场需求，我们采用了多种调查方法。
首先，我们与物流行业的专业人士进行了面对面的访谈，了解他们对四向穿梭车的看法和使用情况。
其次，我们调研了相关的行业报告和研究文献，从中获取四向穿梭车的技术发展和市场现状信息。
最后，我们还参观了几家物流仓库，观察了四向穿梭车的实际运作情况。
调查结果：根据我们的调查结果，四向穿梭车在物流仓库中的应用越来越广泛。
它可以在狭窄的通道中自由行驶，不需要额外的转向空间，因此能够有效利用仓库空间，提高存储密度。
与传统的叉车相比，四向穿梭车在载货能力、运行速度和能效方面都有明显优势。
通过自动化的操作系统，四向穿梭车能够实现自动存储和取出货物，提高仓储效率。
此外，四向穿梭车的安全性也得到了很大的提升，它采用了传感器和导航系统，能够自动避免碰撞和防止运营失误。
调查对象表示，四向穿梭车在提高仓储效率和减少人工成本方面发挥着重要作用。
由于其自动化和智能化的特点，可以减少人工操作和人力调度，降低人工成本。
同时，四向穿梭车的高效运作也能够提高货物的流转速度，减少仓库中货物的停留时间，从而减少货物损耗和降低库存成本。
市场需求方面，随着电商和快递行业的迅速发展，物流仓库对存储和分拣效率的要求越来越高。
四向穿梭车能够在狭窄的通道中自由行驶，满足仓库空间的利用需求。
与此同时，四向穿梭车的自动化操作也能够提高仓储效率，适应物流行业对高效、快速流转的需求。
结论：通过我们的调研可以得出结论，四向穿梭车在物流仓库中的应用前景广阔。
它能够提高仓储效率、降低人工成本，并满足物流行业对高效、智能化的需求。
然而，随着四向穿梭车的市场需求不断增加，其技术和制造商之间的竞争也日益激烈。
四向多层穿梭车系统
四向多层穿梭车系统
佚名
【期刊名称】《现代制造》
【年(卷),期】2017(000)013
【摘要】近年来，越来越多的物流中心开始将多层穿梭车系统纳入到使用范畴，相对于Miniload系统，多层穿梭车系统输送效率更高，而且在配置上更加灵活方便，扩充性高，既可在配送中心里配合货架、提升机、
【总页数】1页(P45-45)
【正文语种】中文
【中图分类】X793.03
【相关文献】
1.多层穿梭车系统助力昆药商业打造高效物流系统 [J], 江苏华章物流科技股份有限公司
2.凯乐士:打破瓶颈四向穿梭车系统优势凸显——访凯乐士科技有限公司规划总监惠雷、产品经理周幸 [J], 任芳
3.浅谈智能四向穿梭车系统及调度策略 [J], 顾涛
4.多层穿梭车调度系统技术及应用 [J], 张云成
5.双深度多层穿梭车仓储系统并行作业及建模分析 [J], 占翔南;徐立云;宓宏;李爱平
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多层穿梭车实验报告
一、实验目的1. 了解多层穿梭车系统的组成及工作原理。
2. 掌握多层穿梭车系统的操作方法及注意事项。
3. 分析多层穿梭车系统的性能，评估其在实际应用中的可行性。
二、实验内容1. 实验原理多层穿梭车系统是一种自动化立体仓库系统，主要由穿梭车、货架、升降机、充电站、导轨以及上位调度管理软件等组成。
系统通过穿梭车在货架导轨上运行，实现货物的存取。
升降机负责将货物在多层之间进行搬运，充电站为穿梭车提供动力。
2. 实验设备多层穿梭车实验系统、上位调度管理软件、穿梭车、货架、升降机、充电站、导轨等。
3. 实验步骤（1）启动系统，观察多层穿梭车系统各部分是否正常运行。
（2）使用上位调度管理软件进行实验操作，设置穿梭车的运行路径、速度、停留时间等参数。
（3）进行入库操作，将货物放置在指定层货架的指定位置。
（4）进行出库操作，将货物从指定层货架的指定位置取出。
（5）观察穿梭车在货架导轨上的运行情况，分析其性能。
（6）对实验数据进行整理、分析，评估多层穿梭车系统的可行性。
三、实验结果与分析1. 实验结果（1）多层穿梭车系统各部分运行正常，系统稳定可靠。
（2）穿梭车在货架导轨上运行平稳，无异常现象。
（3）入库、出库操作顺利完成，货物存放位置准确。
2. 实验分析（1）多层穿梭车系统具有高效、灵活、准确的特点，能够满足现代物流仓储的需求。
（2）穿梭车在货架导轨上运行平稳，无振动、噪音等现象，系统运行稳定。
（3）入库、出库操作简便，节省人力成本。
（4）多层穿梭车系统具有较高的存储密度，能够有效利用空间。
（5）系统可扩展性强，可根据实际需求进行调整。
四、实验结论通过本次多层穿梭车实验，我们了解了多层穿梭车系统的组成、工作原理及操作方法。
实验结果表明，多层穿梭车系统具有高效、灵活、准确等特点，在实际应用中具有较高的可行性。
以下是对实验结果的具体结论：1. 多层穿梭车系统在运行过程中表现稳定，无故障发生。
2. 穿梭车在货架导轨上运行平稳，无异常现象，符合设计要求。
智能多层多向穿梭车研发与生产方案(一)
智能多层多向穿梭车研发与生产方案一、实施背景随着全球化的加速和电子商务的飞速发展，物流行业面临着前所未有的挑战。
为了满足市场对快速、准确、高效的物流服务的需求，物流设备的智能化和自动化成为了迫切的需求。
智能多层多向穿梭车作为一种先进的物流设备，能够实现多楼层、多方向的货物运输，大大提高了物流效率。
因此，研发与生产智能多层多向穿梭车成为了当前产业结构改革的重要方向。
二、工作原理智能多层多向穿梭车采用先进的激光导航技术，通过激光雷达识别周围环境，结合高精度地图和定位技术，实现自动导航。
同时，穿梭车配备有先进的货物识别和搬运系统，能够准确识别货物的位置和数量，实现货物的自动化搬运。
三、实施计划步骤1.需求分析：深入了解物流行业的需求，明确智能多层多向穿梭车的功能和性能要求。
o调研目标：对物流行业的需求进行全面分析，包括货物运输量、运输方向、运输楼层等。
o调研方法：通过问卷调查、专家访谈等方式收集数据。
2.技术研究：开展激光导航技术、货物识别和搬运系统等技术的研究。
o研究目标：掌握激光导航技术、货物识别和搬运系统的核心技术。
o研究方法：与高校、研究机构合作进行技术研发。
3.原型设计与制造：根据需求分析和技术研究结果，设计并制造原型车。
o设计目标：设计出结构合理、性能稳定、操作简便的原型车。
o制造方法：采用先进的制造工艺，确保原型车的质量和性能。
4.测试与优化：对原型车进行测试，根据测试结果进行优化和改进。
o测试目标：验证原型车的各项功能和性能指标。
o测试方法：在实验室和实际场景中进行测试，收集数据并进行分析。
o优化措施：根据测试结果进行改进，提高设备的性能和稳定性。
5.生产与推广：实现智能多层多向穿梭车的批量生产，并进行市场推广。
o生产目标：建立完善的生产线，实现设备的批量生产。
o推广策略：通过展会、研讨会、网络营销等方式进行市场推广。
四、适用范围智能多层多向穿梭车适用于各种规模的物流中心、仓储中心等场景，能够大大提高货物的运输效率和准确性。
四向穿梭车系统任务调度优化研究
四向穿梭车系统任务调度优化研究四向穿梭车系统任务调度优化研究摘要：随着物流行业的快速发展，四向穿梭车系统作为一种高效、智能的物料搬运设备，越来越广泛地应用于仓储和物流领域。
任务调度是四向穿梭车系统中至关重要的环节，直接影响到设备的利用率和工作效率。
为了提高任务调度的效果，本文通过对四向穿梭车系统的工作原理进行分析，并结合实际应用场景，探讨了任务调度优化的相关策略和方法。
关键词：四向穿梭车系统；任务调度；优化策略一、引言四向穿梭车系统是一种将无人驾驶技术和物料搬运技术结合起来的自动运输设备。
其工作原理是通过导航系统和传感器等装置，实时感知仓库内的环境，并按照预定路线进行自主移动和货物搬运。
由于四向穿梭车系统能够灵活适应不同规格和数量的货物，以及具备高度智能化的任务调度功能，因此被广泛应用于大型仓储中心和物流分拣中心等场所。
二、任务调度的意义及挑战任务调度是四向穿梭车系统中的一项关键任务，主要包括任务分配、路径规划和作业优先级等方面。
其目标是在保证设备利用率和作业效率的前提下，实现最优化的任务调度。
合理的任务调度能够降低设备的闲置时间，提高设备的工作效率，减少能源的消耗，提高物流运作的整体效益。
然而，实际操作过程中，由于任务数量庞大、复杂性高、作业流程不规则等原因，任务调度存在一定的挑战。
三、任务调度优化的策略和方法为了提高任务调度的效果，本文提出了以下几种优化策略和方法。
1. 任务分配策略在任务分配过程中，应根据设备的运行状态、负载情况和机械臂的可用性等因素，合理分配任务。
可以采用基于贪心算法的任务分配策略，即每次选择离当前设备最近的任务进行分配，以最大程度地减小设备的行驶距离和机械臂的等待时间。
2. 路径规划策略路径规划是指在设备分配到任务后，根据仓库的布局和任务的位置，规划设备的行驶路径。
可以采用启发式算法，如A*算法，对仓库进行离散化表示，然后通过搜索算法找到最短路径。
同时，考虑设备之间的碰撞避免策略，进一步提高系统的安全性和作业效率。
杭州超薄型智能四向穿梭车原理结构
杭州超薄型智能四向穿梭车原理结构一、引言在现代物流领域，随着电子商务的快速发展，仓储作业的效率和自动化程度成为了关注的焦点。
杭州超薄型智能四向穿梭车作为一种先进的仓储设备，以其独特的原理结构和功能特点，成为了提高仓储作业效率的重要工具。
本文将深入探讨杭州超薄型智能四向穿梭车的原理结构。
二、原理介绍杭州超薄型智能四向穿梭车是一种能够在仓库中自由移动的智能设备，它能够以四个方向进行移动，包括前进、后退、向左转和向右转。
其原理基于自主导航和自动遥控技术，能够根据指令进行路径规划和自动导航。
三、结构设计杭州超薄型智能四向穿梭车的结构设计采用了轻量化、紧凑化的原则，使其具有较小的占地面积和较高的可机动性。
主要结构包括底盘、托盘、导轨和控制系统等。
3.1 底盘底盘是整个穿梭车的基础支撑结构，由高强度材料制成。
底盘上安装有电机和轮子，便于机器的移动和导航。
同时，底盘上还设置有传感器，用于感知周围的环境和障碍物。
3.2 托盘托盘是用来装载货物的部分，通常由金属材料制成。
托盘上会安装货物的固定装置，以防止货物在运输过程中的滑动和倒塌。
同时，托盘上还配置有传感器，用于检测货物的重量和数量。
3.3 导轨导轨是穿梭车在仓库中行驶的轨道，通常由U型钢架制成。
穿梭车可以通过导轨进行定位和引导，实现精确的行驶和操作。
导轨上还配置有感应器，用于识别导轨位置和方向。
3.4 控制系统控制系统是整个穿梭车的大脑，用于接收和处理指令，并控制车辆的运动。
控制系统由传感器、导航设备、计算机和通信设备组成。
它可以通过无线网络和仓库管理系统进行通信，实现远程监控和控制。
四、工作原理杭州超薄型智能四向穿梭车的工作原理如下：1.接收指令：控制系统通过无线网络接收指令，包括货物位置、数量和仓库布局等信息。
2.路径规划：根据接收到的指令和仓库布局，控制系统会进行路径规划，确定最佳的行驶路径。
3.自主导航：穿梭车在行驶过程中，通过感应器感知周围的环境和障碍物，根据导轨进行定位和引导。
四向穿梭车立体库原理
四向穿梭车立体库原理
四向穿梭车立体库原理：
四向穿梭车立体库是一种先进的仓储设备，它采用先进的技术和机械原理，可
以高效地储存和检索大量物品。
这种立体库系统由一个高度可调的立体货架系统和一组四向行驶的穿梭车组成。
每个穿梭车都可以在货架之间自由行驶，负责储存和取出物品。
穿梭车具有四向行驶的能力，可以在水平和垂直方向上移动，以便在立体货架系统中操作。
立体货架系统由多层货架组成，每层货架有多个储物位。
穿梭车通过电子控制
系统准确地定位和控制移动，它可以根据仓库内物品的大小和需求，在货架上进行储存和取出。
穿梭车通过自动导航系统在货架间移动，并且可以根据需要垂直移动。
它们可
以根据指令准确地找到要储存或取出的物品，并使用机械臂将其移出或放入货架。
穿梭车上还配备有传感器和摄像头，以确保操作的准确性和安全性。
四向穿梭车立体库的原理是通过整合先进的机械和电子技术，使仓库的物品存
储和检索更加高效和自动化。
它可以大大提高仓库的储存密度和工作效率，节省人力和时间成本，提高物流管理的精度和可靠性。
总结起来，四向穿梭车立体库是一种利用先进技术和机械原理实现高效储存和
检索的仓储设备。
它通过穿梭车在立体货架系统中自由行驶，根据指令将物品存储或取出。
这种技术可以提高仓库的储存效率，节省成本，并且实现自动化的物流管理。
四向穿梭车智能化密集存储技术的研究与应用
四向穿梭车智能化密集存储技术的研究与应用杨光辉1,3陈园园2,3管树林1,3吕志军2,31.上海精星仓储设备工程有限公司 上海 2016002.东华大学 上海 2016003. 上海仓储物流设备工程技术研究中心 上海 201600摘 要：伴随着电子商务和智能制造技术的快速发展，对于自动化立体仓库系统、密集存储系统、自动输送系统、自动识别系统、无线通讯系统、条码扫描、手持终端及其系统集成的需求急剧增加，物流装备系统密集化、自动化、智能化、绿色环保等技术特征日益明显。
密集存储技术的优势在于空间可利用率高以及具备少人或无人化的高效作业方式，新一代智能四向穿梭车为高密度自动化存储提供了新的物流解决方案，是物料搬运技术的重要创新。
关键词：密集存储技术；高效；四向穿梭车中图分类号：TH24 文献标识码：A 文章编号：1001-0785（2020）20-0085-04Abstract: The rapid development of e-commerce and intelligent manufacturing technology has strong demand for automated three-dimensional warehouse systems, intensive storage systems, automatic conveyor systems, automatic identification systems, wireless communication systems, barcode scanning, handheld terminals and system integration, and the technical features of logistics equipment systems such asintensive, automation, intelligence, and environmental protection are becoming increasingly obvious. The advantage of intensive storage technology lies in the high space availability and the efficient operation mode with few people or unmanned. The new generation of intelligent four-way shuttle provides a new logistics solution for high-intensive automated storage, which is an important innovation of material handling technology.Keywords: intensive storage technology; efficient;four-way shuttle0 引言电子商务与智能制造技术推动了自动化立体仓库的快速发展与创新，在现代物流业中更加注重考虑物流系统整体的密度以及数字化、智能、信息化集成应用，而不是仅考虑单一设备和系统的能力，产生了“密集仓储”的概念[1,2]。
面向成品粮立体仓库的四向穿梭车研究与开发
面向成品粮立体仓库的四向穿梭车研究与开发成品粮自动化立体仓库是一种利用高层货架来存储成品粮（袋装大米、袋装面粉等）的新型仓储设施。
目前，我国成品粮立体仓库的建设刚刚起步，其体系还不完善，特别是适用于粮袋货物的自动化搬运设备非常匮乏。
在机械、烟草、医药等行业领域的自动化立体仓库中，应用最广泛的货物存取设备是过去传统的堆垛机和近些年兴起的穿梭车。
四向穿梭车是目前技术水平最先进的新一代穿梭车产品，与只能做直线往复运动的多层穿梭车和子母穿梭车相比，四向穿梭车可在立体货架的交叉轨道上沿纵向（Y +；Y -）轨道或横向（X +；X -）轨道任意行驶，从而实现跨巷道高效灵活作业；通过智能控制技术，可完成运行调度、货位分配、路径规划等复杂功能，从而实现货物存取效率最大化[1-2]。
虽然四向穿梭车结构新颖、性能出色，但是在面向成品粮立体仓库的应用中却存在不足，主要原因有4个方面：一是袋装大米、袋装面粉等粮袋货物大多为托盘承载，码垛成型，因而整体高度较高、体积较大、质量较重，属于大型重载货物；二是由于没有货物料箱，因此对穿梭车的运行平稳性要求较高，以防粮袋货物掉落或发生侧翻；三是由于存取货物是粮食，因此要求穿梭车设备安全卫生性好；四是粮食出入库作业频次高、吞吐量大，要有较高的智能调度性能和订单处理能力，并且要考虑粮食保质期问题。
由此可见，成品粮立体仓库对四向穿梭车的应用提出了特定使用要求，然而对于这些特定使用要求，目前大多数穿梭车设备却无法满足[3-4]。
因此，立足于我国成品粮现代化仓储的行业需求，并针对目前穿梭车设备存在的不足与问题，本文以新型四向穿梭车为研发对象，以大型化、重载化、平稳性、高效率、智能化、安全卫生等为目标，研究其机械结构、驱动控制与智能调度等关键技术，完成新型四向穿梭车机械系统、控制系统与上位机管理系统的设计，开发出适用于成品粮立体仓库的大型高效、高平稳性、全自动的新型四向穿梭车设备。
1四向穿梭车的系统总体设计面向成品粮立体仓库的智能四向穿梭车的系统文章编号：1674-9146(2020)10-075-03李丽1，武照云2，张毓兰2，牛红宾2[基金项目]河南省科技攻关计划项目（192102310447）；河南省高等学校重点科研项目（20B210001）；河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目（2018GGJS224）；河南职业技术学院科研基金项目（2019-HZK-01）收稿日期：2020-08-10;修回日期：2020-09-14作者简介：李丽（1982-），女，安徽无为人，硕士，副教授，主要从事车辆设计、数字化设计研究，E-mail ：******************.cn 。
四向穿梭车作业调度模型求解优化及仿真
四向穿梭车作业调度模型求解优化及仿真
余嘉雄;白红星
【期刊名称】《机械设计与制造工程》
【年(卷),期】2022(51)7
【摘要】为提高四向穿梭车作业调度的效率,解决穿梭车作业冲突问题,首先对四向穿梭车和提升机的运作流程进行分析,构建四向穿梭车的作业时间模型;然后以作业时间模型为基础,构建作业调度模型,得到求解的目标函数;再对穿梭车冲突进行分析,得到解决策略;最后构建GA-DPSO算法对任务调度模型进行求解。
仿真结果表明,在出库任务数量固定的前提下,改进算法在四向穿梭车作业调度模型中,无论是求解的迭代次数,还是对调度方案的优化效率上,相较传统的求解方法都具有明显优势,证明该算法在四向穿梭车作业调度模型求解中具有更高的可行性。
【总页数】8页(P39-46)
【作者】余嘉雄;白红星
【作者单位】浙江凯乐士科技集团股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TH69
【相关文献】
1.锡柴刀具准备的作业调度模型及优化求解∗
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3.四向穿梭车仓储系统的多订单任务调度优化
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5.多深度四向穿梭车仓储系统调度优化
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四向穿梭车仓储系统的多订单任务调度优化
第60卷 第2期吉林大学学报(理学版)V o l .60 N o .22022年3月J o u r n a l o f J i l i nU n i v e r s i t y (S c i e n c eE d i t i o n )M a r 2022d o i :10.13413/j .c n k i .jd x b l x b .2021165四向穿梭车仓储系统的多订单任务调度优化隋 振,吴 涛,唐志国,张天星,陈华锐(吉林大学通信工程学院,长春130012)摘要:针对四向穿梭车仓储系统很难同时处理多订单任务的问题,提出一种自适应遗传退火算法对系统的作业时间模型求解,并设计一种包含多订单任务的出库顺序和货物提升机选择信息的染色体个体,解决了四向穿梭车系统同时处理多个订单任务困难的问题,实现了多订单任务的调度优化.实验结果表明,该算法优化了出库货物的出库顺序及货物提升机的选择信息,有效解决了四向穿梭车仓储系统同时处理多个订单任务的问题.关键词:时间模型;自适应遗传退火算法;调度优化;多订单任务中图分类号:T P 399 文献标志码:A 文章编号:1671-5489(2022)02-0332-11M u l t i -o r d e rT a s kS c h e d u l i n g O pt i m i z a t i o no f F o u r -W a y S h u t t l e S t o r a g e S ys t e m S U I Z h e n ,WU T a o ,T A N GZ h i g u o ,Z H A N G T i a n x i n g,C H E N H u a r u i (C o l l e g e o f C o mm u n i c a t i o nE n g i n e e r i n g ,J i l i nU n i v e r s i t y ,C h a n gc h u n 130012,C h i n a )A b s t r a c t :A i m i n g a tt h e p r o b l e m t h a t i t w a sd i f f i c u l tf o rt h ef o u r -w a y s h u t t l es t o r a g es y s te m t o p r o c e s sm u l t i -o r d e r t a s k s a t t h es a m e t i m e ,w e p r o p o s e da na d a p t i v e g e n e t i ca n n e a l i n g a l g o r i t h mt o s o l v e t h e o p e r a t i o n t i m em o d e l o f t h es y s t e m ,a n dd e s i g n e dac h r o m o s o m e i n d i v i d u a l c o n t a i n i n g th e d e l i v e r y o r d e r o fm u l t i -o r d e r t a s k s a n d t h e s e l e c t i o n i n f o r m a t i o no f c a r g oe l e v a t o r ,w h i c hs o l v e dt h e d i f f i c u l t p r o b l e mo f p r o c e s s i n g m u l t i -o r d e r t a s k s a t t h e s a m e t i m e i n t h e f o u r -w a y s h u t t l e s y s t e m ,a n d r e a l i z e d t h es c h e d u l i n g o p t i m i z a t i o no f m u l t i -o r d e rt a s k s .T h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o w t h a tt h e a l g o r i t h mo p t i m i z e st h eo u t b o u n do r d e ro fo u t b o u n d g o o d sa n dt h es e l e c t i o ni n f o r m a t i o no fc a r go e l e v a t o r ,a n d e f f e c t i v e l y s o l v e s t h e p r o b l e mt h a t t h e f o u r -w a y s h u t t l e s t o r a g e s y s t e m p r o c e s s e sm u l t i -o r d e r t a s k s a t t h e s a m e t i m e .K e y w o r d s :t i m e m o d e l ;a d a p t i v e g e n e t i c a n n e a l i n g a l g o r i t h m ;s c h e d u l i n g o p t i m i z a t i o n ;m u l t i -o r d e r t a s k s收稿日期:2021-04-30.第一作者简介:隋 振(1970 ),男,汉族,博士,副教授,从事复杂系统建模优化与控制的研究,E -m a i l :s u i z h e n @jl u .e d u .c n .通信作者简介:唐志国(1984 ),男,满族,博士,从事控制理论与应用的研究,E -m a i l :t a n g z h i g u o @jl u .e d u .c n .基金项目:吉林省科技厅科技发展计划项目(批准号:20150101031J C ).四向穿梭车仓储系统(f o u r -w a y s h u t t l es t o r a g es y s t e m )是在穿梭车仓储系统(s h u t t l es t o r a g e s ys t e m )的基础上发展而来的一种新型自动化立体仓库,其主要由四向穿梭车㊁导轨㊁货物提升机和货架等构成.四向穿梭车可以在自动化立体仓储巷道之间的导轨上向前㊁后㊁左㊁右4个方向运动,同时也可以利用仓库货架之间的货物提升机实现上下两个方向的垂直运动,克服了穿梭车仓储系统中穿梭车只能在一个巷道中运动及穿梭车出现故障后该巷道的出入库作业无法正常进行的缺点,提高了仓储的作业效率.目前,自动化立体仓储系统中相关的作业任务调度研究主要集中在堆垛机式立体仓库及自动导引车(A G V )系统,已取得了许多研究成果.余娜娜等[1]对自动化分拣仓库的A G V 调度问题进行分析,将完成作业任务的最短工作时间作为目标函数,使A G V 调度和路径规划综合在一起,实现了自动引导小车的路径规划;张丹露等[2]在A *算法的基础上,提出了一种交通规则和预约表下的动态加权地图的改进算法,解决了智能仓库多A G V 协同调度问题;F u k u n a r i [3]通过分析R G V s (r a i l -g u i d e d v e h i c l e s s y s t e m )系统的存取特点,在交叉存取的基础上,建立了R G V 系统循环交叉存取时间模型,使用排队论方法对该模型进行求解研究;方彦军等[4]提出了一种改进的人工狼群算法,有效解决了A G V 系统复合作业三维空间的调度问题;F a n j u l -P e y r o 等[5]为解决多A G V 调度问题,将其等价为无关并行机调度问题,用精确算法对大规模问题求解;M a l o p o l s k i [6]在拥有方形拓扑结构的多A G V 运输系统中提出了一种防止冲突和死锁的方法;刘二辉等[7]针对传统变异算子缺少启发式规则导致变异产生优质解概率较低的缺陷,提出了一种改进遗传算法的A G V 动态路径规划算法,为增加改进遗传算法的局部寻优能力,对每代的最优解都进行了模拟退火操作;M o u s a v i 等[8]假设A G V 在执行任务过程中不发生冲突,提出了基于遗传算法和粒子群优化算法的混合算法解决调度问题.目前的研究主要用粒子群优化算法[9]㊁遗传算法[10-11]及多种群遗传算法[12-13]等解决A G V 系统及堆垛机式立体库系统中单订单任务的调度问题,对于仓储系统中同时对多个订单任务的调度研究文献报道较少.基于此,本文对四向穿梭车系统同时处理多个订单的作业任务进行研究,建立系统的作业时间模型,利用改进的遗传算法对模型求解.首先,针对模型特点设计一种包含多订单作业任务的作业顺序及货物提升机选择信息的染色体;其次,为解决遗传算法易陷入局部最优的问题,对遗传算法的交叉概率和变异概率进行自适应设计,并与模拟退火算法相融合组成自适应遗传退火算法;最后,利用实例验证自适应遗传退火算法求解的有效性,并通过解码得到多个订单任务的作业顺序及货物提升机的选择信息.1 问题描述及假设1.1 问题描述与传统的穿梭车仓储系统不同,四向穿梭车仓储系统中的四向穿梭车可以前后左右运动,四向穿梭车在执行跨层作业任务时需要规划水平运动和垂直运动,其中水平运动可由四向穿梭车自己完成,垂直运动需要四向穿梭车与货物提升机相互配合完成.四向穿梭车系统布局如图1所示.图1 四向穿梭车系统布局F i g .1 F o u r -w a y s h u t t l e s y s t e ml a yo u t 穿梭车仓储系统的作业任务包含出库作业㊁入库作业和复合作业3种类型.由于系统的3种作业类型原理基本相同,因此本文主要研究四向穿梭车系统的出库作业任务.对于跨层任务系统的出库作业任务主要分为两个环节:1)货物提升机运载四向穿梭车将其运送到出库货物所在层,然后四向穿梭车运行到出库货物所在位置的轨道将货物取出;2)四向穿梭车将需要出库的货物运送到货物提升机缓存区,然后货物提升机将运送货物的四向穿梭车运载到货架底层并释放提升机.对于底层的出库任务则不需要货物提升机配合四向穿梭车进行作业.因此,该系统中四向穿梭车和货物提升机的匹配问题是决定出库作业任务效率的关键.目前,多数研究只针对单订单的任务调度情况,而未考虑双订单同时到达时的任务调度情况.在处理四向穿梭车系统运行中遇到双订单任务到达的情况时,通常按照订单任务优先级优先处理一个订单任务.所以,研究四向穿梭车系统双订单作业任务的调度方案具有重要意义.333 第2期 隋 振,等:四向穿梭车仓储系统的多订单任务调度优化1.2 相关运行规则及假设假设四向穿梭车系统中没有冲突㊁阻塞发生,为便于研究提出以下运行规则[4]:1)四向穿梭车每次只能运送一个货位的货物;2)每个货物提升机只能运载一个四向穿梭车;3)每两个相邻路径节点之间的导轨只能被一个四向穿梭车占用;4)每个四向穿梭车取完货物后,在货物提升机缓存区等待货物提升机将其运送至底层;5)四向穿梭车和货物提升机在空载状态和满载状态下的运行速度及加速度相同;6)四向穿梭车之间没有冲突;7)忽略出库货物与空闲四向穿梭车在提升机货物缓存区的对接时间.采用A *算法离线状态下计算出在每层货架中以货物提升机所在位置节点为起始点到出库货物所在货位节点为目标点的最短路径.2 出库时间模型本文采用G =(L ,N ,M )表示仓库中货物所在位置,其中G 为系统中货物所在货架的位置,L 为货物所在的行数,N 为货物所在的列数,M 为货物所在层数.用O ȡF (1)表示系统中四向穿梭车的数量大于等于货物提升机的数量,其中O 为系统中的四向穿梭车数量,F 为货物提升机数量.设出库货物的坐标为(L q ,N q ,M q ),对应的四向穿梭车在巷道中取货物时的坐标为(L q ,N n ,M q ),货物提升机的坐标为(L f ,N f ,M f ),则货物坐标中N q 与相邻巷道坐标中N n 之间的关系为N n =N q +1,N q =3n +1, n ɪℕ,N q -1,N q =3n , n ɪℕ{.(2) 每台货物提升机的调用之间相互独立,当一台货物提升机工作时不影响其他货物提升机的工作,图2 出库作业任务时间段F i g .2 O u t b o u n d t a s k t i m e p e r i o d 所有货物出库都需经过提升机与穿梭车配合实现,且一台货物提升机服务多个巷道.因此,以货物提升机为核心建立系统的工作时间模型.本文以货物提升机作业时间为中心建立系统作业任务的出库时间模型,对出库作业任务所需时间进行研究.系统中出库作业任务可分为A ,B ,C 三个时间阶段,其简略流程如图2所示.图3 穿梭车作业时序F i g .3 S h u t t l e o p e r a t i o n s e qu e n c e A 阶段:如果出库任务在最底层则不需要提升机运载空闲穿梭车;如果出库任务在其他层则需要提升机从当前所在层运行到第一层,取空闲穿梭车将其运送到任务作业层,然后穿梭车开始在作业任务层取货,提升机等待或执行其他命令.B 阶段:穿梭车被提升机释放后沿货架之间的导轨开始运行到出库货位前取货,取货完成后运送货物到提升机缓存区,向提升机发出调用指令,此时若提升机闲置则提升机响应该指令,否则等待提升机响应.C 阶段:提升机响应穿梭车的调用申请,从当前所在层运行至发送调用申请的载货穿梭车所在层,将其运载至货架的最底层并将其卸载.假设一个任务订单下达时,系统随机分配3个任务给一台提升机执行,分别由1,2,3号穿梭车运送,穿梭车作业时序简图如图3所示.由图3可见,当系统给穿梭车发出指令时,穿梭车开始申请调用433 吉林大学学报(理学版) 第60卷提升机,同时提升机在T 0时刻开始按顺序运送空闲穿梭车到出库任务所在层,在T 1时刻提升机运送1号穿梭车到达出库作业任务所在层,穿梭车开始取货,提升机执行其他任务.在T 1~T 9时刻提升机按系统指令继续执行任务,在T 2时刻运送2号穿梭车到对应的出库任务层;在T 3时刻提升机运送3号穿梭车到任务层,此时3号穿梭车开始取货,提升机等待;在T 4时刻1号穿梭车运载出库货物请求调用提升机,提升机响应调用请求,开始从当前所在层运行至1号穿梭车所在层;在T 5时刻运送1号穿梭车至第一层并卸载穿梭车,同时1号穿梭车对应的出库任务完成;在T 6时刻2号穿梭车运载出库货物请求调用提升机,提升机响应并在T 7时刻将其运送至第一层并卸载;在T 8时刻3号穿梭车完成取货任务运行到货物提升机缓存区请求调用提升机,提升机响应3号穿梭车的请求;在T 9时刻将3号穿梭车运送至底层并释放完成出库任务.因此,完成订单任务时提升机的工作时间为T t o t a l =A 1+A 2+A 3+C 1+C 2+C 3+t 1w +t 2w +t 3w .(3) 物理学中物体直线行驶的加速度与速度关系如图4所示,其中v m a x 为物体行驶的最大速度,a 为行物体行驶的加速度,t 为物体行驶的时间.图4 物体直线行驶时行驶速度与加速度的关系F i g .4 R e l a t i o n s h i p b e t w e e n s p e e da n da c c e l e r a t i o nw h e no b j e c t t r a v e l s i n s t r a i gh t l i n e 在四向穿梭车系统中,v m a x 为提升机和穿梭车的最大运行速度,a 为系统中提升机和穿梭车的加速度.从而可得系统中穿梭车和提升机的运行时间t 与加速度a ㊁最大速度v m a x 及运行距离S 的关系表达式为t =2v m a x /a +(S -v 2m a x /a ),S >v 2m a x/a ,2S /a ,S ɤv 2m a x/a {.(4) 由图3可知,当进行第q 个出库任务时,该任务在A 阶段所用的时间为A q =t i +t L ,y qi =1,t i +t j +2t L ,y q i j =1{.(5)当y q i =1时,表明第q 个出库任务是提升机从第一层到第i 层运送空闲穿梭车然后将其卸载.在该过程中,提升机的工作时间由提升机的运行时间t i 和卸载空闲穿梭车时间t L 组成,其中t L 为固定时间.由式(5)可知,t i =2v m a x /a +(S i -v 2m a x /a ),S i >v 2m a x/a ,2S i/a ,S i ɤv2m a x/a {,(6)533 第2期 隋 振,等:四向穿梭车仓储系统的多订单任务调度优化其中S i 为提升机从第一层到第i 层运送空闲穿梭车行驶的距离,S i =(i -1)h .(7)将式(7)代入式(6),可得t i =2v m a x /a +[(i -1)h -v 2m a x /a ],(i -1)h >v 2m a x/a ,2(i -1)h /a ,(i -1)h ɤv 2m a x/a {.(8)当y q i j =1时,表明第q 个出库任务是提升机从当前所在第i 层向下运行至第一层取空闲穿梭车,然后向上运行至第j 层并卸载空闲穿梭车.在该过程中,提升机的工作时间由提升机的向下运行时间t i ㊁向上运行时间t j 和取空闲穿梭车及卸载空闲穿梭车时间2t L 组成.同理可得:t j =2v m a x /a +[(j -1)h -v 2m a x /a ],(j -1)h >v 2m a x /a ,2(j -1)h /a ,(j -1)h ɤv 2m a x /a {.(9) 由图3可知,当进行第q 个出库任务时,该任务在C 阶段所用的时间为C q =2t i +t S +2t L ,y 1qi =1,t i j +t j +t S +t L ,y 1q i j =1{.(10)当y 1qi =1时,表明第q 个出库任务是提升机从第一层运行到第i 层提升机缓存区取运载出库货物的穿梭车,然后运送到第一层并将其卸载.在该过程中,提升机的工作时间由提升机的运行时间2t i 和卸载穿梭车的时间2t L 及穿梭车卸货时间t S 组成.同理可得:t i j =2v m a x /a +(S i j -v 2m a x /a ),S i j >v2m a x /a ,2S i j/a ,S i j ɤv 2m a x/a {,(11)其中S i j 为提升机从当前所在第i 层运行到第j 层行驶的距离,S i j =i -j h .(12)将式(12)代入式(11),可得t i j =2v m a x /a +(i -j h -v 2m a x /a ),i -j h >v 2m a x/a ,2(i -j h )/a ,i -j ɤv 2m a x/a {.(13)当y 1q i j =1时,表明第q 个出库任务是提升机从当前所在第i 层运行到第j 层提升机缓存区取运载出库货物的穿梭车,然后运送到第一层并将其卸载.在该过程中,提升机的工作时间由提升机的运行时间t i j ,t j 和取载货穿梭车的时间t L 及穿梭车卸货时间t S 组成,其中t S 为固定时间.经分析可知,第q 个出库任务时A 和C 两个阶段的总时间为t q L,则有t qL =A q +C q =t i +t L ,y q i =1,t i +t j +2t L ,y q i j =1,2t i +t S +2t L ,y 1q i =1,t i j +t j +t S +t L ,y 1q i j =1ìîíïïïïïï.(14)由图3可见,t qw 为提升机无任务时的等待时间,表示为t qw=T a q -T (q -1),T aq >T (q-1),0,T a q ɤT (q -1){,(15)其中:T (q -1)为提升机执行完第(q -1)个任务时的时刻;T a q 为提升机接收到载有出库货物的穿梭车调用申请时刻,T a q =A q +B q ,(16)B q =2ˑ(t q l +t qn )+t S ,(17)式中B q 为四向穿梭车被货物提升机释放后运行到出库货物位置取货到运载货物到货物缓存区的时间,t q l 为四向穿梭车纵向运行时间,t qn 为四向穿梭车横向运行时间,t ql =2v m a x /a +(S q -v 2m a x /a ),S q >v2m a x /a ,2S q/a ,S q ɤv2m a x/a {,(18)633 吉林大学学报(理学版) 第60卷S q =L q -L f ㊃l ,(19)t qn =2v m a x /a +(S n -v 2m a x /a ),S n >v 2m a x /a ,2S n/a ,S n ɤv2m a x/a {,(20)S n =N n -N f ㊃b ,(21)l 为货位的长度,b 为货位的宽度.由式(3),(14),(15)可得出执行系统任务时一台提升机有F q 个出库任务时的工作时间为T t o t a l =ðF qq =1(t q L +t q w ).(22)综上可知,当系统中有f 台提升机时,完成出库任务订单所需时间为T =m a x {T 1t o t a l ,T 2t o t a l , ,T f t o t a l }=m a x ðF q q =1(t q L +t q w ),ðF qq =1(t q L +t q w ), ,ðF qq =1(tq L +t q w {}).(23)3 基于改进遗传算法的调度优化3.1 遗传算法当四向穿梭车系统进行出库作业时,提升机和穿梭车的相互匹配问题实际上是寻找一个最佳的出库顺序并选择合适的提升机,使完成出库作业任务的时间最短.遗传算法(G A )是根据自然界生物遗传规律提出的一种进化算法,该算法在每次迭代中先选择群体中适应度较高的个体,再通过交叉㊁变异等进行反复迭代,最后收敛到适应度最高的个体,即可得到问题的最优解.遗传算法具有良好的全局搜索能力,能快速找到近似最优解.3.1.1 编码与解码在遗传算法中每个染色体都是所求问题的解,因此染色体的编码对求解问题的最优解至关重要.常见的染色体编码[14]主要有二进制编码㊁实数编码等.本文采用整数编码对任务序列及出库所对应的提升机序号进行求解,设染色体个体表达方式为X =(x 1,l 1,x 2,l 2, ,x i ,l i ),其中x i 为出库订单中的任务序列,l i 为执行任务时运载出库货物的提升机编号,如X =(1,1,3,2,4,2,2,1,5,2,7,2,9,1,8,1,6,1,10,2),奇数位的数字为一个出库订单中的出库任务号,偶数位的数字为执行出库任务时对应的提升机编号,系统按照(1,3,4,2,5,7,9,8,6,10)的任务序号执行出库任务,出库货物分别由第1,2,2,1,2,2,1,1,1,2号提升机缓存区出库,其中1号提升机按1,2,9,8,6的任务序列执行任务,2号提升机按3,4,5,7,10的任务序列执行任务.3.1.2 初始种群根据染色体编码方式生成两个包含出库任务序列与货物提升机选择信息的染色体个体.将两个包含出库任务序列与货物提升机选择信息的染色体基因对相互错位连接重组,构成一个新染色体个体,图5 染色体重组示意图Fi g .5 S c h e m a t i c d i a g r a mo f c h r o m o s o m e r e c o m b i n a t i o n 如图5所示.由图5可见,染色体1包含3个出库任务,执行顺序为2,1,3,分别选择第1,2,2号货物提升机执行任务.染色体2包含3个出库任务,执行顺序为4,6,5,分别选择第1,1,2号货物提升机执行任务.新染色体个体包含2个出库任务序列的出库顺序及货物提升机的选择信息,包含6个出库任务,执行顺序分别为2,4,1,6,3,5,分别选择第1,1,2,1,2,2号货物提升机执行任务.根据新的染色体个体构成规则,随机生成N P 个新染色体,即为一个初始种群.3.1.3 适应度函数本文针对系统出库任务需要的时间建模,研究系统完成一个出库订单任务所需的作业时间,因此执行出库任务所用最短时间适合做适应度函数.733 第2期 隋 振,等:四向穿梭车仓储系统的多订单任务调度优化f i t n e s s =m i n {T }.(24)3.1.4 选择在遗传算法中染色体根据个体的适应度遗传给子代,染色体个体适应度越高遗传给子代的概率越大.本文采用轮盘赌的方式选择适应度高的染色体个体作为父代遗传给子代,从而使子代继承父代的优秀基因,通过不断选择得到最高适应度的染色体个体.3.1.5 交叉交叉是指两个染色体通过交换部分基因片段重组为新染色体的过程.由于创建的染色体中部分片段含有出库顺序的基因和提升机选择信息,因此本文采用随机调换基因组的方式对初始种群中的染色体进行重组,构成一个新的染色体个体,如图6所示.将包含两个订单的出库任务序列与货物提升机选择信息的基因片段作为一个基因组,随机选取两个基因组互换位置.3.1.6 变异变异是指染色体个体的某个基因或部分基因发生突变,变成新染色体的过程.本文将包含订单任务序列和货物提升机选择信息的基因片段作为一个基因对,随机选取两个基因对采用随机调换位置的方式使这两个基因对调换位置,对染色体上的基因进行变异,如图7所示.图6 染色体交叉示意图F i g .6 S c h e m a t i c d i a g r a mo f c h r o m o s o m e c r o s s i n g图7 染色体变异示意图F i g .7 S c h e m a t i c d i a gr a mo f c h r o m o s o m e v a r i a t i o n 3.1.7 终止本文通过设置最大迭代次数终止遗传算法的搜索,当迭代次数达到设定值时,输出最大适应度的染色体个体视为最优解.3.2 自适应遗传退火算法虽然遗传算法的全局搜索能力较强,能在解空间中快速搜索出全体解,但其局部搜索能力较差,易产生早熟收敛的现象.模拟退火算法(S A )[15-16]是根据固体退火原理模拟组合优化问题,采用随机搜索的方法从概率的角度上找出目标函数的最优解,可在某种程度上避免搜索结果陷入局部最优值.在遗传算法中交叉概率越大,群体中新个体产生的速度越快,算法的搜索能力越强,当达到某种程度后种群中适应度较高的个体结构会遭到破坏,种群中最优个体不会被保留;变异概率达到某种程度后,算法即变成了随机搜索算法[17].在标准遗传算法中交叉概率和变异概率都是固定值,不会随种群中个体适应度的大小发生变化,限制了算法的搜索能力.本文对遗传算法中的交叉概率P c 和变异概率P m进行自适应度调整设计,并与模拟退火算法相结合,提出一种自适应遗传退火算法(a d a pt i v e g e n e t i c s i m u l a t e d a n n e a l i n g a l go r i t h m ,A G S A A ),以确保该算法拥有较强的搜索能力,有效解决遗传算法局部搜索能力不足及产生早熟现象的问题,提高算法的收敛性能.其自适应度设计结果可表示为P c =c 1(f m a x -f ᶄ)f m a x -f a v g,f ᶄȡf a v g ,c 2,f ᶄ<f a v g ìîíïïï,P m =m 1(f a v g -f )f m a x -f a v g ,f ȡf a v g ,m 2,f <f a v g ìîíïïïìîíïïïïïïïï,(25)其中:f m a x 为当前种群中目标函数的最大适应度值;f a v g 为当前种群适应度值的平均值;f ᶄ为选中的交叉个体中的较大适应度值;f 为变异个体的适应度值;固定参数取值为c1=c 2=0.9,m 1=m 2=0.5.833 吉林大学学报(理学版) 第60卷其算法流程如图8所示,算法步骤如下:1)初始化种群数量㊁迭代次数㊁温度及退温系数等;2)根据设置的编码方式生成初始种群;3)计算染色体个体的适应度,选择染色体个体对其进行交叉与变异操作;4)判断是否迭代到设置的最大次数,如果是则程序结束,退出程序;否则,对染色体进行降温处理,T ᶄ=a T ,其中a 为降温系数,降温处理后返回步骤3);5)输出所求的最优解,结束程序.图8 自适应遗传退火算法流程F i g .8 F l o wc h a r t o f a d a p t i v e g e n e t i c a n n e a l i n g a l go r i t h m 4 仿真实验与结果分析4.1 初始化以某灌装公司开发的四向穿梭车仓储系统为例,该系统的参数列于表1.系统随机产生两个出库任务数量为10的订单任务列表,如表2和表3所示.表1 系统参数T a b l e 1 S ys t e m p a r a m e t e r s表2 订单1出库作业任务T a b l e 2 O r d e r 1o u t b o u n d t a s k s933 第2期 隋 振,等:四向穿梭车仓储系统的多订单任务调度优化表3 订单2出库作业任务T a b l e 3 O r d e r 2o u t b o u n d t a s k s算例分析图9 出库时间最优值迭代曲线F i g .9 I t e r a t i v e c u r v e s o f o p t i m a l v a l u e s o f o u t b o u n d t i m e 为验证自适应遗传退火算法求解模型最优值的有效性,对出库作业任务的时间进行求解验证.遗传算法参数设置如下:种群规模N P =40,最大迭代次数m a x g e n =500,交叉概率P c =0.8,变异概率P m =0.2,精英保留概率PG a p =0.1.自适应遗传退火算法的参数如下:初始温度D 0=1000ħ,结束温度D f =900ħ,温度下降比例a =0.99,种群规模N P =40,最大迭代次数m a x g e n =500,精英保留概率P G a p =0.1.两种算法运行的出库时间最优值迭代过程如图9所示,对应的1号货物提升机出库时间迭代过程如图10所示,对应的2号货物提升机出库时间迭代过程如图11所示.图10 1号提升机作业时间迭代曲线F i g .10 I t e r a t i v e c u r v e s o f o pe r a t i o n t i m e of n u m b e r o n e e l e v a t o r图11 2号提升机作业时间迭代曲线F i g .11 I t e r a t i v e c u r v e s o f o pe r a t i o n t i m e of n u m b e r t w o e l e v a t o r由图9~图11可见,图9中的系统出库时间为1号提升机和2号提升机工作时间中的最大值,随着迭代次数的增加,1号提升机和2号提升机的工作时间趋于稳定,同时系统的作业时间也趋于稳定.由图9可见:G A 算法在寻找最优解的过程中易陷入局部最优解,不易从局部最优解中跳出,且后期收敛过程缓慢;A G S A A 算法能从局部最优解中跳出,比G A 算法的求解结果更好.表4为两种算法分别运行10次最优值的结果.表4 两种算法运行结果T a b l e 4 R u n n i n g r e s u l t s o f t w o a l go r i t h m s s由表可见,的最优解为的最优解为解的平均值为043 吉林大学学报(理学版) 第60卷244.7733s ,G A 解的标准偏差为0.4402%;A G S A A 解的平均值为231.6667s ,A G S A A 解的标准偏差为0.4157%.因此,A G S A A 的求解结果比G A 的求解结果优化了4.5334s ,且A G S A A 最优解的标准偏差比G A 的小,证明了A G S A A 求解最优值的有效性,比G A 求解的结果更稳定.经过A G S A A 运算可以得到一条最优解的染色体X =(2,1,11,1,5,1,13,2,8,1,17,1,6,2,12,1,9,2,20,2,7,2,18,2,10,2,16,2,1,1,19,1,3,2,14,1,4,2,15,1).对该染色体进行解码,可知系统按2,11,5,13,图12 四向穿梭车执行出库作业任务时的出库路径F i g .12 O u t b o u n d p a t ho f f o u r -w a y sh u t t l ew h e n p e r f o r m i n g ou t b o u n d t a s k s 8,17,6,12,9,1,20,7,18,10,16,1,19,3,14,4,15的任务序列执行订单1与订单2的出库作业任务,订单1的出库任务按2,5,8,6,9,7,10,1,3,4的出库顺序执行,分别使用第1,1,1,2,2,2,2,1,2,2号货物提升机执行出库任务;订单2的出库任务按11,13,17,12,20,18,16,19,14,15的出库顺序执行,分别使用第1,2,1,1,2,2,2,1,1,1号货物提升机执行出库任务,完成出库任务所需时间为231.3333s .自适应遗传退火算法求解的最优解可在三维坐标系中表示,将穿梭车视为一个质点,如图12所示,其中蓝色轨迹为四向穿梭车通过1号货物提升机调度执行出库作业任务时的路径,红色轨迹为四向穿梭车通过2号货物提升机调度执行出库作业任务时的路径.四向穿梭车执行出库作业任务时的路径如下:F 1(0.5,4.5,0),(0.5,4.5,4),(0.5,9.5,4);(0.5,4.5,0),(0.5,4.5,4),(0.5,10.5,4),(12.5,10.5,4);(0.5,4.5,0),(0.5,4.5,7),(0.5,1.5,7),(5.5,1.5,7);(0.5,4.5,0),(0.5,4.5,7),(16.5,1.5,7);(0.5,4.5,0),(0.5,4.5,7),(0.5,10.5,7),(5.5,10.5,7);(0.5,4.5,0),(0.5,4.5,9),(0.5,1.5,9),(2.5,4.5,9);(0.5,4.5,0),(0.5,4.5,9),(0.5,7.5,9),(10.5,7.5,9);(0.5,4.5,0),(0.5,4.5,14),(0.5,1.5,14),(7.5,1.5,14);(0.5,4.5,14),(0.5,4.5,14),(12.5,4.5,14);(0.5,4.5,14),(0.5,4.5,14),(0.5,10.5,14),(14.5,10.5,14);F 2(0.5,13.5,0),(0.5,13.5,4),(0.5,7.5,4),(3.5,7.5,4);(0.5,13.5,0),(0.5,13.5,4),(7.5,13.5,4);(0.5,13.5,0),(0.5,13.5,7),(0.5,7.5,7),(18.5,7.5,7);(0.5,13.5,0),(0.5,13.5,7),(0.5,16.5,7),(8.5,16.5,7);(0.5,13.5,0),(0.5,13.5,9),(0.5,4.5,9),(8.5,4.5,9);(0.5,13.5,0),(0.5,13.5,9),(0.5,10.5,9),(1.5,10.5,9);(0.5,13.5,0),(0.5,13.5,9),(15.5,13.5,9);(0.5,13.5,0),(0.5,13.5,9),(0.5,16.5,9),(17.5,16.5,9);(0.5,13.5,0),(0.5,13.5,14),(0.5,7.5,14),(19.5,10.5,14);(0.5,13.5,0),(0.5,13.5,14),(19.5,13.5,14).综上所述,本文针对四向穿梭车仓储系统无法同时处理多订单作业任务的问题,以货物提升机为时间轴建立了系统出库作业任务的时间模型,并设计了一种包含多个订单作业任务顺序和货物提升机选择信息的染色体,采用遗传算法对模型求解.为解决遗传算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应遗传退火算法,对遗传退火算法中的变异概率和交叉概率进行自适应调整,同时融合模拟退火算法增加算法的搜索范围.通过实验证明了自适应遗传退火算法与遗传算法相比搜索能力更强;通过运用自适应遗传退火算法得到一个最优的染色体并对其解码,得到多个订单任务的出库顺序及选择的货物提升机信息,实现了对出库货物的最优路径规划.参考文献[1] 余娜娜,李铁克,王柏琳.自动化分拣仓库中多A G V 调度与路径规划算法[J ].计算机集成制造系统,2020,26(1):172-180.(Y U N N ,L IT K ,WA N G B L .M u l t i -A G V sS c h e d u l i n g a n dP a t h P l a n n i n g A l g o r i t h mi n A u t o m a t e dS o r t i n g W a r e h o u s e [J ].C o m p u t e r I n t e g r a t e d M a n u f a c t u r i n g S ys t e m s ,2020,26(1):172-180.)[2] 张丹露,孙小勇,傅顺,等.智能仓库中的多机器人协同路径规划方法[J ].计算机集成制造系统,2018,24(2):410-418.(Z HA N GDL ,S U N X Y ,F US ,e t a l .M u l t i -r o b o tC o l l a b o r a t i v eP a t hP l a n n i n g M e t h o d i n I n t e l l i g e n t 143 第2期 隋 振,等:四向穿梭车仓储系统的多订单任务调度优化。
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四向多层穿梭车系统建模与优化研究
在“德国工业4.0”、“中国智能制造”大背景下,仓储自动化技术引起国内外的研究热潮。
电商行业的蓬勃发展改变人们购物习惯,使得碎片化订单呈现指数增长,但消费者对订单响应速度要求越来越高,加之不断攀升的土地和人力成本,集存储和分拣功能于一体的多层穿梭车系统成为最热门的物流仓储自动化解决方案。
不同于一般多层穿梭车系统中穿梭车在固定层、固定巷道的直线往复运动,四向多层穿梭车系统中的四向穿梭车可以通过跨巷道和跨层作业到达任意存储货位完成存取任务。
因此,四向多层穿梭车系统具有较强的柔性,可以根据需求调整系统配置的四向穿梭车数量。
但同时系统的控制调度更为复杂,四向穿梭车单次作业难度和时间也相应增加。
本文以四向多层穿梭车系统为研究对象,以系统性能分析、配置优化和针对系统出库作业优化研究的订单排序优化策略为研究点开展研究工作:1、四向多层穿梭车系统性能分析建模。
通过对四向多层穿梭车系统在工程实践应用中的仓储布局结构和主要设备作业特点的研究,分析四向多层穿梭车系统的出入库作业流程,总结拣选工作站在处理一组批量订单时的作业特点。
根据四向穿梭车和提升机的作业动作不同,计算设备作业平均服务时间,并将系统出入库作业拆分细化为16种不同的作业场景。
考虑不同系统布局结构(即巷道数量以及层数)和设备数量(即提升机和四向穿梭车数量)影响下,分析计算16种作业场景出现的概率。
同时考虑订单队列和四向穿梭车队列,建立半开环排队网络模型,并在小批量作业任务场景下对四向
穿梭车系统排队网络模型中两个服务节点的服务率求解。
2、四向多层穿梭车系统配置优化问题。
应用矩阵几何法对半开环排队网络进行求解,仿真验证可靠性。
分析一定系统规模下,在不同出入库作业到达率下,系统配置不同数量四向穿梭车时,平均外部队列长、系统中正在接受服务的平均任务数、四向穿梭车平均使用率、每个出入库作业任务平均在系统中的等待时间的数据变化情况。
根据工程实践经验,四向穿梭车平均使用率以80%作为选取依据,分析在不同出入库作业任务到达率下,系统最优的四向穿梭车配置数量。
3、四向多层穿梭车系统订单排序优化研究。
针对四向穿梭车的跨巷道和跨层作业特点,对批量订单进行排序优化,使两个包含更多相同SKU或者包含更多分布在同一巷道或同一层SKU的订单连在一起拣选,以减少四向穿梭车出入库的次数和跨巷道、跨层次数。
以批量订单拣选的完成时间最小为优化目标建立订单排序数学模型,并提出改进耦合度的启发式订单排序算法求解。
通过仿真实例分析得出,本文提出的改进耦合度的订单排序优化算法对批量订单拣选完成时间有显著的优化效果,但在不同订单量和订单结构下,策略的优化效果不同。