系统调度算法和控制界面

对自动化立体仓库进行优化调度，可以在不增加设备投资的前提下，减少作业时间，提高仓库的运行效率，因此对堆垛机拣选作业以及输送系统的调度进行优化，将极大的提高自动化立体仓库的作业效率，同时它也是自动化立体仓库技术发展的重要方面。

自动化仓库的调度问题实际上就是排序问题或者资源分配问题。实际的调度问题有复杂性、动态随机性、多目标等特点，随着目标的增加，己证明调度问题是一个完全NP难题。国内外的学者针对自动化立体仓库的调度问题进行了大量的研究。如许多国内研究者对自动化立体仓库的调度问题进行了深入的研究，分别采用Petri网、时态逻辑、模拟退火、遗传算法、神经网络、改进的Lin Kerninghan(LK)算法等进行研究。

本方案拟参考蚁群算法的研究，通过对基本蚁群算法不足的分析，结合遗传算法思想提出基于非定长小窗的自适应蚁群—遗传混合算法(NFLWSACG)来解决题，快速、高效的对堆垛机的拣选作业进行调度，从而提高拣选作业的工作效率。经过对堆垛机与输送系统的排序调度问题的分析，综合“最小积压"、“先来先服务”和“用户需求”这3方面的因素，提出堆垛机与输送系统的排序调度优先级因子的概念，来解决堆垛机与输送系统的排序调度问题，避免巷道发生堵塞。

上位机控制系统可采用Visual C++开发，内容包括出库入库调度、货物分类和仓位选择、智能路径规划、防堵塞防碰撞设计、进出顺序控制等方面，并开发配套无线通讯协议指挥下位机小车运动。一种典型的智能仓储系统控制界面如图6所示。