生产车间与仓库输送系统优化调度研究
生产排程与物流调度中的智能优化算法研究
生产排程与物流调度中的智能优化算法研究在现代社会中，随着技术的不断进步，生产排程与物流调度的智能优化算法正变得越来越重要。
这些算法可以帮助企业合理安排生产活动和物流运输，提高生产效率和资源利用率。
因此，本文将着重探讨生产排程与物流调度中的智能优化算法研究。
首先，让我们来了解一下生产排程和物流调度的定义。
生产排程是指为了满足客户需求而安排生产活动的过程，包括确定生产顺序、资源分配和任务安排等。
物流调度则是指在供应链中合理安排物资和运输工具的过程，以确保物资能够及时准确地到达目的地。
在传统的生产排程和物流调度中，经常会面临一些挑战，例如任务分配不均衡、路线选择不合理、资源利用不充分等等。
传统的方法常常只能解决特定场景下的问题，无法适应复杂多变的现实环境。
因此，智能优化算法的引入可以辅助决策者快速找到最优解决方案。
智能优化算法是一类基于计算机科学和数学的算法，利用进化算法、遗传算法、模拟退火算法等技术，模拟自然界的进化和优化过程，以求解最优化问题。
通过创建数学模型和优化目标函数，智能优化算法可以为生产排程和物流调度提供有效的决策支持。
在生产排程方面，智能优化算法可以安排生产任务的执行顺序和时间，以最大化利润或最小化成本。
它可以考虑到多种约束条件，如设备能力、工时限制、物料供应等，并生成一个可行的生产计划。
此外，智能优化算法还可以根据实时生产数据和市场需求进行动态调整，以适应环境的变化。
在物流调度方面，智能优化算法可以帮助选择最佳的路径和运输方式，以最小化时间和成本。
它可以考虑到货物的体积、重量、特性等因素，并综合考虑交通状况、运输距离等因素，提供高效的物流方案。
此外，智能优化算法还可以优化配送顺序，以减少行驶里程和提高运送效率。
此外，智能优化算法还可以结合机器学习和人工智能技术，不断优化和改进自身性能。
通过学习和分析历史数据和经验，智能优化算法可以自动调整参数和策略，提高解决问题的准确性和效率。
通过智能优化算法，生产排程和物流调度可以实现高效运作和精确控制。
基于CPS的智能工厂车间调度与优化技术研究
基于CPS的智能工厂车间调度与优化技术研究随着信息技术的快速发展，智能制造技术被广泛应用于工业生产中，其中基于CPS的智能工厂成为当前研究热点。
在智能工厂中，车间调度与优化是提高生产效率和质量的关键环节。
本文将从CPS的角度出发，对智能工厂车间调度与优化技术进行研究。
一、CPS的概念与特点CPS是Cyber-Physical Systems（智能物理系统）的缩写，是一种将物理实体与网络系统紧密集成的智能系统。
CPS的特点包括物理实体的感知和控制、信息技术与物理实体的相互交互、实时性和可靠性等。
在智能工厂中，CPS技术可以实现车间生产过程的智能化和自动化。
二、智能工厂车间调度与优化的挑战在智能工厂中，车间调度与优化面临着一系列挑战。
首先，车间内的各个加工单元之间存在不同的加工时间、生产能力和工艺要求，需要合理调度，以避免生产瓶颈和资源浪费。
其次，车间内的设备和工人之间的协作需要进行优化，以提高生产效率。
此外，车间调度与优化还需要考虑生产订单、设备维护和设备故障等不确定因素。
三、智能工厂车间调度与优化技术1. 数据采集与处理技术智能工厂车间调度与优化的第一步是对车间内的信息进行采集和处理。
通过传感器和物联网技术，可以实时获得设备状态、生产数据和工人位置等信息。
利用大数据分析和人工智能算法，可以对这些数据进行处理，提取有价值的信息，为车间调度与优化提供决策支持。
2. 车间调度算法针对车间内的生产任务和资源约束，需要设计相应的调度算法。
常见的车间调度算法包括先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、最早截止时间优先（EDD）等。
此外，还可以结合启发式算法和进化算法等智能优化算法，以求得更优的调度结果。
这些算法可以考虑加工时间、资源利用率和订单交货时间等因素，实现车间生产流程的优化。
3. 协作机制设计智能工厂车间调度与优化还需要考虑车间内多个设备和工人之间的协作。
协作机制的设计可以基于协同机器人或智能移动设备，实现自动化的任务分配和调度。
制造业中的车间调度优化研究
制造业中的车间调度优化研究制造业是现代工业的重要组成部分，车间调度作为制造业中重要的一环，直接关系到企业的生产效率和经济效益。
如何进行车间调度优化研究，是制造业中一个重要的课题。
1. 车间调度的概念车间调度是指将所有待加工的工件按一定规则排队，根据车间设备的工艺路线、生产能力和生产达成率等因素，合理安排每个工件的生产时间和车间设备的使用时间。
其目的是提高生产效率和生产质量，达到最佳的经济效益。
2. 车间调度的问题在车间调度中可能会存在的问题包括：物料的超时、设备空闲率低、滞留物件较多、工效低下等。
这些问题如果不得到及时解决，将会带来较大的生产成本和经济损失。
3. 车间调度的优化方法针对车间调度问题，可以采用以下方法进行优化：（1）作业流程的优化：根据生产设施的状况和变化、工艺流程的流畅性，合理重新安排个作业流程和生产计划。
（2）调度算法的优化：通过设计更合适、更优的调度算法，如作业调度算法、贪心算法、遗传算法等，来优化车间作业和生产流程。
（3）设备状态监控与维护：通过对设备进行定期的状态监控和维护，可以保障车间设备的正常运行，避免发生故障和停机。
（4）自动化技术的应用：将先进的自动化技术应用到生产现场，可以提高车间生产效率，减少人工干预，避免人为因素导致的车间调度问题。
4. 车间调度的案例研究车间调度的优化方法可以通过多种途径进行研究，以下是其中的一个案例：A公司是一家以制造高科技电子产品为主的公司。
因为公司订单量大，车间的生产量也非常高，但其车间调度问题却一直困扰着公司的生产效率。
通过对车间作业流程的分析，公司决定采用作业调度算法，对车间调度进行优化。
在实际操作中，作业调度算法不仅可以自动安排车间作业流程，还可以在失灵、故障等情况下自动进行故障定位和数据分析，从而保证了生产效率和生产能力。
5. 总结在现代制造业发展的背景下，合理的车间调度对于提高生产效率和经济效益至关重要。
针对车间调度存在的问题，可以采用多种优化方法进行研究，如调度算法优化、设备状态监控与维护、自动化技术的应用等。
生产系统的优化与调度
生产系统的优化与调度在一个生产系统中，每一个环节的优化和调度都至关重要。
优化和调度的过程能够提高生产效率，降低生产成本，为企业带来更多的利润。
生产系统的优化是一个综合性的过程，在此过程中，需要对企业现有的生产设备、工艺流程、生产线、人员等方面进行全面分析，找出问题瓶颈并进行针对性的改进。
只有这样，才能让整个生产系统发挥出最大效益。
首先，生产设备的优化是生产系统优化的重要一环。
企业应该根据自身需求选择适合的设备供应商，切勿因为贪图低价采购低端设备，导致生产效率低下。
同时，企业在使用设备时也需要对其进行及时维修和保养，保证设备长期运行。
其次，工艺流程的优化也是生产系统优化的重要一环。
企业应该对工艺流程进行精细化管理，不断改进工艺流程，使其在生产过程中更加高效、稳定、可靠。
此外，工艺流程的自动化也是企业优化的一个重要方向。
另外，生产线的优化也是生产系统优化的重要方面。
企业应该通过合理的布局和科学的管理来改进生产线，提高生产效率。
在生产线优化方面，企业还可以通过引入新的技术手段和生产管理软件来实现生产线自动化和信息化。
最后，生产人员的管理也是企业生产系统优化的重要环节。
企业应该通过培训和学习，提升员工的技能水平，不断优化和提高人员的工作效率、生产速度和生产质量。
同时，企业也需要划分好各个岗位之间的职责，合理分配工作和任务，避免资源浪费和重复工作的出现。
这些都是生产系统优化的方面，而生产系统调度则是指在生产流程中进行进度控制、资源调度等方面的工作。
在生产过程中，往往需要同时满足质量、速度、成本等多个指标，因此，生产系统的调度需要合理地平衡这些指标。
在生产系统调度中，通过生产计划和调度工具的运用，可以实现生产过程的有序进行。
同时，还可以针对当时的生产环境和生产情况做出调整，以保持生产过程的平稳和高效性。
总之，生产系统的优化和调度是一个复杂的过程，需要企业全面考虑，从设备、工艺流程、生产线、人员等方面入手，有效地提高生产效率，降低生产成本，为企业带来更多的利润。
工业工程中的生产系统调度与优化
工业工程中的生产系统调度与优化随着科技的迅猛发展和全球市场的竞争加剧，工业生产的规模和复杂性日益增加。
在这样的背景下，工业工程师们面临着一个巨大的挑战：如何高效地组织和管理生产系统，以实现最佳的生产效益和成本效益。
工业工程中的生产系统调度与优化成为了一项重要的任务。
生产系统的调度是指根据生产订单和资源的可用性，合理地安排生产活动的时间和顺序，以使得整个生产过程能够按照计划进行。
调度决策的好坏直接影响到生产的交付时间、成本和质量等方面。
因此，营造一个合理的调度决策模型和算法对于提高生产效率和降低生产成本至关重要。
生产系统调度的主要目标是降低生产时间和成本，提高资源利用率和客户满意度。
为了实现这些目标，工业工程师们可以采用一系列的调度策略和工具。
例如，采用传统的调度规则，根据作业的优先级和产品的交付期限来安排生产顺序；或者采用先进的调度算法，通过数学模型和优化方法来求解最优调度方案。
在工业工程中，生产系统的优化是指通过调整生产流程、设备配置和资源匹配等方式，使得生产系统能够在给定的约束条件下达到最佳的效果。
优化的目标可以是最大化生产能力、最小化生产时间、最大化资源利用率等。
优化方法有很多种，包括线性规划、整数规划、遗传算法等。
通过灵活运用这些方法，工业工程师们可以提高生产系统的竞争力和灵活性。
生产系统调度与优化不仅应用于传统的制造业，对于现代物流和服务业也具有重要意义。
以物流行业为例，调度与优化可以帮助企业降低仓储和配送成本，提高货物的流转效率和物流服务的质量。
而在服务业，调度与优化可以帮助企业提高员工的工作效率、降低顾客等待时间，提供更加高效和优质的服务。
在实践中，工业工程师们需要充分了解生产过程的特点和限制，结合实际情况选择合适的调度和优化方法。
例如，对于批量生产的工厂，可以采用经验模型和启发式算法来进行调度；而对于多品种、小批量的定制化生产，可以采用离散事件模拟和多目标优化方法来求解最优调度方案。
智能制造系统车间生产优化调度
智能制造系统车间生产优化调度随着全球经济的不断发展，智能制造已成为制造业的重要发展方向。
智能制造系统车间生产优化调度作为智能制造的关键部分，对于提高制造效率和降低成本具有重要意义。
本文旨在探讨智能制造系统车间生产优化调度的现状、问题以及未来发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
在回顾智能制造系统车间生产优化调度相关研究的过程中，我们发现已有的研究主要集中在调度算法优化、生产流程优化、生产计划优化等方面。
这些研究为智能制造系统车间生产优化调度提供了重要的理论和实践基础，但同时也存在一些不足之处，如缺乏综合考虑、可操作性不强等。
针对现有研究的不足，本文提出了一个新的研究框架，旨在解决智能制造系统车间生产优化调度中的多目标、多约束问题。
我们通过对生产过程的分析，确定了影响生产效率的主要因素。
接着，我们运用优化算法和仿真技术，对生产计划和调度进行优化，以实现提高生产效率的目标。
同时，我们还考虑了生产过程中的不确定性因素，制定了相应的应对策略，以确保生产的稳定性和灵活性。
在研究方法上，我们采用了理论分析和实证研究相结合的方式。
我们对智能制造系统车间生产优化调度的相关理论进行了梳理和评价。
接着，我们根据实际情况设计了一套实验方案，通过采集实际数据并进行统计分析，验证了本文提出的假设和模型的有效性。
通过实验分析，我们发现采用本文提出的优化算法和仿真技术，可以有效提高智能制造系统车间的生产效率。
同时，我们还发现，综合考虑多目标、多约束因素对于生产优化调度的效果更为显著。
我们还讨论了不同不确定性因素对生产优化调度的影响程度，为应对策略的制定提供了有益的参考。
本文的研究结果表明，智能制造系统车间生产优化调度是一个复杂的多目标、多约束问题，需要综合考虑多种因素。
通过运用优化算法和仿真技术，我们可以有效提高生产效率，降低成本，增强企业的竞争力。
同时，我们还发现，研究结果对于前人的研究有所补充和完善，弥补了已有研究的不足之处。
工业工程中的生产调度系统设计与优化
工业工程中的生产调度系统设计与优化一、引言工业工程是一门综合性的学科，旨在通过科学的方法对工业生产过程进行优化与管理，提高产能、降低成本，并确保产品质量。
而在工业生产过程中，生产调度系统的设计与优化起着重要的作用。
本文将探讨工业工程中生产调度系统的设计与优化方法。
二、生产调度系统的概述生产调度系统是指根据生产计划和资源情况，合理安排生产活动的一种管理系统。
它负责对生产资源进行规划、调度和控制，以实现生产计划的高效完成。
生产调度系统的设计与优化需要考虑多个方面的因素，如生产线的布局、设备的利用率、工人的分配以及物料的供应等。
三、生产调度系统的设计原则1.合理的生产计划：生产调度系统的设计应首先考虑生产计划的合理性。
合理的生产计划能够准确预测市场需求，避免生产过剩或供应不足的问题。
2.规范的生产流程：生产调度系统应建立标准的生产流程，并确保每个环节都能够按照既定的标准操作。
规范的生产流程有助于提高生产效率和产品质量。
3.灵活的资源调配：生产调度系统应具备灵活的资源调配能力，能够根据实际情况对生产资源进行调度。
例如，当某个设备出现故障时，系统能够自动调整生产计划，确保生产线的连续运转。
四、生产调度系统的优化方法1.基于优化算法的调度：利用数学模型和优化算法，对生产调度系统进行优化。
常见的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法等。
通过这些算法，可以找到最优的生产计划和资源调度方案，实现生产效益的最大化。
2.数据分析与预测：通过对历史数据的分析和预测，可以预测未来的市场需求，并以此为基础进行生产计划的制定。
同时，数据分析还可以帮助发现生产过程中的问题和瓶颈，从而进行相应的调整和改进。
3.实时监控与反馈：利用传感器和监控设备对生产过程进行实时监控，及时发现问题并采取对策。
同时，建立反馈机制，将监控的数据反馈给生产调度系统，以便进行调度和控制。
五、生产调度系统的案例分析以某汽车制造厂为例，该厂采用了先进的生产调度系统，实现了生产效率的大幅提升。
典型车间调度问题的分析与研究
典型车间调度问题的分析与研究1. 引言1.1 背景介绍在工业生产过程中，车间调度是一个至关重要的环节。
典型车间调度问题指的是在一个车间内，如何合理安排生产任务、设备和人员，以最大化生产效率和优化资源利用。
随着工业化程度的不断提高，生产任务日益复杂，车间调度问题也变得愈发棘手。
背景介绍一直以来被认为是车间调度问题研究的重要环节。
由于传统的手工调度容易出现人为因素的干扰和误差，因此越来越多的生产企业开始将车间调度问题交给计算机来解决。
在实际生产中，由于生产环境的复杂性和实时性要求，车间调度问题并不是一项易于解决的任务。
为了更好地解决典型车间调度问题，需要深入探讨常见的调度方法、实际案例分析、影响因素和优化方法。
通过对这些内容的研究与分析，可以为工业生产提供更有效的调度方案，提高生产效率，降低成本，增强竞争力。
1.2 研究意义典型车间调度问题是生产中常见的管理难题，其涉及到生产效率的提升、资源的合理利用以及生产成本的降低等方面。
通过对典型车间调度问题的研究和分析，可以帮助企业更好地规划生产计划，提高生产效率，降低生产成本，同时也可以提升企业在市场竞争中的地位。
在当今竞争激烈的市场环境下，企业需要不断优化生产工艺和提高生产效率，以满足市场需求并保持竞争力。
而车间调度作为生产管理的重要环节，对于企业的生产效率和产品质量有着直接的影响。
深入研究典型车间调度问题，探讨其影响因素及优化方法，对于提升企业的竞争力、降低成本、优化资源配置具有重要的意义。
通过对典型车间调度问题的研究，还可以促进相关理论和方法的不断进步与完善，为未来研究提供新的思路和方法。
对典型车间调度问题的研究具有广泛的实践意义和理论意义，对于推动企业生产管理的健康发展和提高整体经济效益具有积极的促进作用。
2. 正文2.1 典型车间调度问题概述典型车间调度问题是生产调度中常见的一个重要问题，它旨在合理安排生产任务的先后顺序和时间，以最大程度地提高生产效率和资源利用率。
智能制造中的车间调度与优化
智能制造中的车间调度与优化智能制造是当今制造业的重要技术发展方向。
在智能制造的过程中，车间调度与优化是非常关键的一环。
本文将从多个方面探讨智能制造中的车间调度与优化，以此了解智能制造带来的优势以及需要解决的问题。
一、什么是车间调度与优化？在传统生产中，车间的调度工作通常由生产计划员根据产能调度规则和经验来进行，这种模式不仅效率低下，而且易出现资源浪费和排产不合理的问题。
而智能制造中的车间调度与优化则是借助计算机科学、人工智能、运筹学等技术手段，对车间的生产计划和任务进行全面优化，以更好地实现生产进度、质量和成本等指标的最优化。
二、智能制造中的车间调度与优化技术方案2.1. 任务调度技术任务调度是车间生产调度的最基础和最核心的技术之一。
其本质是把具体的生产任务分配到不同的设备上，使各设备保持良好的工作状态，并尽可能地完成更多的任务。
这方面的技术主要采用了一些基本算法，如优先级调度、时间片轮转调度、最短处理时间优先调度、最早截止时间优先调度等。
还可以运用一些人工智能技术，如模拟退火算法、粒子群算法等优化算法来进行调度。
2.2. 资源调度技术设备资源是车间调度工作的关键要素之一。
资源的利用合理与否成为了一个产能优化问题。
在智能制造中，往往会借助一些资源调度算法，根据设备工艺技能、最大承载量、作业时间窗口等多个因素，合理地配置作业设备。
其中比较有代表性的算法有排队系统理论、遗传算法等。
2.3. 系统监控与控制技术智能制造中的车间调度与优化不仅关注任务调度和资源调度的优化，还需要及时对调度进程进行监控，在时限内控制调度的进度。
系统监控技术可以维护生产过程的开展，精细实现控制。
对于监控结果的实现，可以利用实时运营数据反馈技术，对系统进行实时掌握。
对于汽车生产工厂，可以在制造车间内建立传感器等设备，结合车间实际数据，实现对机器使用情况，零部件生产情况的独立监控和控制。
三、智能制造中车间调度与优化的优势3.1. 降低制造成本在传统的制造模式中，由于生产调度的不合理，常常会造成资源过剩、生产滞后等问题，并带来废料、延误等附加成本。
制造业物流系统中的物流调度与优化
制造业物流系统中的物流调度与优化在制造业中，物流调度与优化是确保生产过程高效运行的关键环节之一。
物流调度与优化涉及到如何合理安排物流流程，确保原材料的及时供应和成品的及时交付，以最大程度地提高生产效率和降低成本。
本文将探讨制造业物流系统中的物流调度与优化的重要性以及其实施方法。
首先，物流调度与优化在制造业中的重要性不言而喻。
在现代制造业中，原材料的供应链和成品的交付时间对于企业的运营和竞争力至关重要。
通过有效的物流调度与优化，企业可以更好地控制和管理物流环节，提高生产效率和产品质量，同时降低运营成本。
物流调度与优化能够帮助企业在全球化市场中更好地应对需求变化和持续改进。
其次，实施物流调度与优化需要考虑一系列因素。
首先，企业需要分析和优化物流网络，确定最佳的仓储和配送位置，以便更好地满足供应链需求。
其次，企业需要建立有效的信息系统，实时监控和跟踪物流数据，以便及时调整和优化物流流程。
在此基础上，企业可以利用先进的物流技术，如自动化仓储系统和智能物流车辆，提高物流效率和准确性。
最后，企业还需要培养高素质的物流人才，提高物流管理水平和专业技能，以便更好地应对日益复杂的物流环境。
在物流调度与优化中，物流规划是一个关键的环节。
物流规划包括物流需求的准确定义和资源的合理配置。
企业需要根据市场需求和生产计划，准确确定物流需求，包括原材料的数量、类型和交付时间，以及成品的数量、类型和交付地点。
同时，企业还需要合理配置物流资源，包括仓储设施、运输工具和人力资源，以便满足物流需求并提高物流效率。
物流规划需要综合考虑供应链的各个环节，协调生产部门、采购部门和销售部门之间的合作，以实现供应链的高效运作。
物流协同也是物流调度与优化的核心内容之一。
物流协同是指企业与供应商、客户和物流服务提供商之间的紧密合作，以实现物流过程的高效协调。
通过与供应商的合作，企业可以确保原材料的准时供应，以避免生产中断和客户满意度的下降。
通过与客户的合作，企业可以根据客户需求调整生产计划，提高产品的及时交付率和客户满意度。
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第３２卷第１Ｏ期 计算机仿真 ２０１５年１０月 文章编号：１００６—９３４８（２０１５）１０—０３５４—０６
生产车间与仓库输送系统优化调度研究
杨玮，李国栋，李雪莲 （陕西科技大学机电工程学院，陕西西安７１００２１） 摘要：自动化立体仓库中输送系统的调度问题是连接仓库和生产车间的瓶颈问题，过去采用ＡＧＶ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉ— ｃｌｅ）调度，结果影响了自身运行效率。为了最大限度的减少ＡＧＶ调度过程中产生死锁现象，建立了采用混合粒子群的多约 束ＡＧＶ调度问题的数学模型，利用遗传算法中的交叉和变异算子以保证粒子群算法中粒子的多样性，对模型进行求解。实 验结果表明，混合粒子群算法能够有效的解决多约束ＡＧＶ调度效率问题，具有较高的应用价值。 关键词：混合粒子群；自动化立体仓库；自动导轨小车 中图分类号：Ｔ１７３０１．６ 文献标识码：Ｂ
Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ ＡＳ／ＲＳ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｈｙｂｒｉｄ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｗａｒｍ
ＹＡＮＧ Ｗｅｉ，ＬＩ Ｇｕｏ—ｄｏｎｇ，ＬＩ Ｘｕｅ—ｌｉａｎ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈａａｎｘｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｘｉ’ａｎ Ｓｈａｎｘｉ ７１００２１，Ｃｈｉｎａ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅｌｉｖｅｒｙ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ ｔｈｅ ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｗａｒｅｈｏｕｓｅ ｉｓ ｔｈｅ ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｗａｒｅ— ｈｏｕｓｅ ａｎｄ ｗｏｒｋｓｈｏｐ．Ａｎｄ ｔｈｅ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ（ＡＧＶ）ｈａｖｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｔｈｅｉｒ ｏｗｎ ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｍｉｎｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｄｅａｄｌｏｃｋ ｉｎ ＡＧＶ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｐｒｏｇｒｅｓｓ，ａ ｍｕｈｉｐｌｅ ｃｏｎ— ｓｔｒａｉｎｔｓ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｂｕｉｌｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｈｙｂｒｉｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｍ３．Ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ，ｔｈｅ ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ ａｎｄ ｍｕｔａｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｏｒｓ ｗｅｒｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｈｅ ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ ｉｎ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｈｙｂｒｉｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ—ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ ＡＧＶ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｖａｌｕｅ ｏｆ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ． ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｈｙｂｒｉｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ；ＡＳ／ＲＳ；ＡＧＶ
１ 引言 伴随社会的科技化、经济化和多元化，自动化立体仓库 作为现代仓储系统的一种重要类型，在整个物流系统中起着 日益重要的作用，它集存储、配送、管理等功能于一体，具有 占地面积小、存储容量大、周转速度快、货物损耗率低、便于 管理等优点，在各行各业中的应用越来越广泛。自动化立体 仓库又称为自动化仓储系统（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｓｔｏｒａｇｅ＆Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｓｙｓｔｅｍ，ＡＳ／ＲＳ），能够按照指令自动完成货物的存取，并能对 库存货物进行自动管理 Ｊ。 金项目：陕西省农业科技创新与攻关项目（２０１４Ｋ０１—２９—０１）；陕西 科技大学科研启动基金项目（ＢＪ１２—２１）；陕西省教育厅专项 （１４ＪＫ１０９３） 收稿日期：２０１４—１１—０６修回日期：２０１５—０１—０９ —————３５４—－－—— ＡＧＶ是连接生产车间和仓库的重要纽带，对ＡＳ／ＲＳ的 运行效率有很重要的影响。目前，国内对ＡＧＶ的研究侧重 于其运行路线和智能避障问题，对其在仓库输送系统中的调 度研究较少，最早可追溯到常发亮，刘长有 等的研究，他们 研究了输送系统中的若干调度问题，提出了启发式调度规 则，建立了Ｐｅｔｒｉ网模型并进行仿真，但模型建立复杂不具有 通用性。 李青欣 对ＡＧＶ的路径规划做了仿真研究。柳赛男、 柯映林 基于遗传算法对仓库输送系统中ＡＧＶ的路径进行 优化，但是并不能根本解决输送系统的瓶颈问题。刘思尧， 王冬 提出了一种基于博弈论的ＡＧＶ系统优化调度。李梅 娟［２，８１对自动化仓储系统进行了系统的研究，包含了ＡＧＶ的
调度、固定货架系统、旋转货架系统等，主要采用了蚁群算法 与遗传算法，建立了适当的数学模型并得出了较好的研究成 果。张虹娟 对蚁群算法做了深刻的研究，同时提出了一种 ＡＧＶ调度的数学模型，但没有对此模型做实例验证。白帅 福 针对ＡＧＶ系统调度复杂的问题，提出一种新的区域配 置模型，提高系统的实时响应特性。杜亚江… 将禁忌搜索 算法引入遗传算法组成混合遗传禁忌搜索算法，用于求解 ＡＧＶ物料输送多参数调度问题数学模型，降低了物料输送平 均作业时间。王佳溶 提出了一种基于改进后的两阶段控 制策略和多目标的带约束遗传算法的控制策略，并通过速度 调节的冲突解决模式，实施对ＡＧＶ系统的优化调度。潘海 迪等” 提出一种混合粒子群算法，用来优化神经网络初始 权值，进而实现控制器的优化，并应用于薄膜厚度控制系统。 在国外，ＺｈｅｎｇＹａｏ，Ｓｈｉｇｅｒｕ Ｆｕｊｉｍｕｒａｌ１４］在企业中对ＡＧＶ 的路径做了规划设计。Ｍｉｔｓｕｏ Ｇｅｎ，Ｌｉｎ Ｌｉｎ和Ｊｕｎｇ—Ｂｏｋ Ｊｏ＿】 提出了一种混合遗传算法解决车辆路径问题及柔性制 造系统中ＡＧＶ调度的问题。 从上述资料可以看出，许多专家学者从不同角度对ＡＧＶ 调度问题进行了研究，ＡＧＶ调度问题具有参数多，约束条件 多，模型复杂等特点，目前多采用遗传算法求解，收敛速度较 慢。本文选用了算法简单、易实现、执行速度快的改进粒子 群算法求解自动化立体仓库的ＡＧＶ调度问题，在混合粒子 群算法中，通过引入遗传算法的交叉和变异操作，以保证粒 子的多样性，避免结果陷入局部最优，并通过实例验证了该 算法在解决ＡＧＶ调度问题时的有效性。 ２输送系统调度问题和数学模型 ２．１问题描述 自动化立体仓库的输送系统图如图１所示，输送系统是 货架存储区与分拣系统的关键连接，不可或缺。 阻 圃 同一 回堆垛机口入库台口出库台目入骗怄衄出库缓冲匹 图１ 自动化立体仓库输送系统平面图 在固定货架存储区中的每条巷道口都设有缓存区以及 出入库台（Ｉ／Ｏ台）。缓存区按货位存储，可存储许多货箱， Ｉ／Ｏ台只可容纳一个托盘，即只有一个货箱的大小。分拣系 统设有一些上／下包台作为分拣系统出入口，这上／下包台其 中一个作为进箱台，另一个作为出箱台。输送系统中，ＡＧＶ 的任务就是将货架人／出库台上的货箱运送到分拣系统的上 包台，再从分拣系统的下包台取得分拣后的货箱并把它送回 某Ａ／出库缓存区 』。 ＡＧＶ的工作过程可描述为：通过电控系统对各Ｉ／Ｏ台的 状态进行监测，若信号显示运送任务，则小车运行到Ｉ／Ｏ台 处得到货箱，通过对分拣系统的上包台状态检测，将货箱输 送至空闲的分拣上包台，或者将其运送至分拣缓存器。分拣 系统按照分拣货单拣选完毕后，把货箱从下包台输出，电控 监测得到信息后，ＡＧＶ运行到该处取得货箱，将其运送至原 巷道的入库台，输送系统的一个输送周期完成 Ｊ。本文的研 究内容沿着ＡＧＶ的工作过程展开，其目标就是要依据系统 得到的实时状态来确定一个优化调度方案，使ＡＧＶ获得最 大的资源利用，实现并行操作，避免输送系统运送状态混乱 进而导致系统陷入死锁状态，保证系统能够达到有效地并行 度，提高自动化立体仓库的吞吐效率。 ２．２数学模型 本文对ＡＧＶ调度的研究，基于以下几个假设条件： １）ＡＧＶ的运行速度恒定且相同，不考虑其制动和起动 过程。 ２）ＡＧＶ执行完系统分配的任务后，就近停置。 ３）ＡＧＶ在执行任务的运行过程路线没有限制，且不会 发生冲撞。 ４）不允许并发操作，即对同一辆ＡＧＶ同一时刻不能有 两个调度任务同时进行。 由此，ＡＧＶ优化调度的目标是找到一个有效地调度策 略，能够使ＡＧ￣完成输送任务所花费得时间最小。数学模 型表述如下： 首先对一些参数作出如下定义： ｎ：入／出库台的总数量； Ｓ＝｛１，２，…，／／，｝：入／出库台的编号集合； ｍ：分拣系统上／下包台的数量；
：｛１，２，…，ｍ｝：分拣上／下包台编号集合； Ｌ：ＡＧＶ数量； ｓ ：第ｋ辆ＡＧＶ运行状态； Ｑ＝｛１，２，…， ｝：ＡＧＶ的编号集； ｔ 第ｋ辆ＡＧＶ从１／１０台ｉ到上／下包台 的时间； Ｆｉｋ／ｒ ：第ｋ辆ＡＧＶ到达Ｉ／０台 或上／下包台Ｊ的时间； ｄ ／ ：第ｋ辆ＡＧＶ离开１／１０台ｉ或上／下包台 的时间。 第ｋ辆ＡＧＶ工作时间
口衄 口亘 口哑 口垦 口衄 口宦 口衄 口国 Ｔ＝ｍｉｎ｛ｍａｘ（Ｔ１，Ｔ２，…， ）｝ （２） ｓ．ｔ ｄ ＾≥ｒ ，ｄ ≥ ，Ｖｉ∈Ｓ，Ｖｊ Ｅ Ｓ ，Ｖｋ∈Ｑ（３）
ｓｆ 第 辆ＡＧ 空间 （４） 【０第ｋ辆ＡＧＶ正在执行任务 Ｐ—ｆ１第ｋ辆ＡＧＶ｛ｊＪ＇￣１／０台ｉ或分拣上／下包台 【０ 第ｋ辆ＡＧＶ没分配任务 Ｊ
． （５） 其中，式（２）是使ＡＧＶ在输送过程所花费的总时间最小；式 （３）保证ＡＧＶ只有在空闲状态时可分配任务；式（５）说明 ＡＧＶ的调用是双向的，即Ｉ／Ｏ台与拣选上／下包台问相对应。
３混合粒子群算法求解ＡＧＶ调度问题 ３．１基本粒子群算法 粒子群优化算法是一种进化计算技术，１９９５年由Ｅｂｅｒ－ ｈａｒｔ和Ｋｅｎｎｅｄｙ博士提出，源于对鸟群捕食行为的研究。粒 子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的 个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产 生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。 基本数学模型 ５． 可表示如下 粒子的位置表示为Ｘ：（ ， ，…，Ｘ ）。粒子飞过的每 个位置Ｘ ＝（ ，… ） 都对应于一个问题的解，飞行速 度为 ＝（ ，％，… ） ，粒子飞行的过程就是搜索的过 程。粒子在迭代过程中的最佳位置（对应解最优）为Ｐ ＝ （Ｐ Ｐ ，…Ｐ 。） ，种群迭代的最佳位置为第ｇ个粒子的最优 位置表示为Ｐ ；。粒子的位置和速度更新公式如下
＝ ｔ ｄ＋ｃｌ ｒｌ（ｐ 一 ｔｄ）＋ｃ２ｒ２（ｐ ｔ— ） （６）