基于改进NSGA-Ⅱ的考虑自动引导车充电策略的集成调度

作     者：薛海蓉 韩晓龙 XUE Hairong;HAN Xiaolong

作者机构：上海海事大学物流科学与工程研究院上海201306 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2023年第43卷第12期

页      面：3848-3855页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

主　　题：自动化集装箱码头 自动引导车 充电策略 码头集成调度 自适应非支配排序遗传算法-Ⅱ 耗电量 

摘      要：针对自动引导车(AGV)在自动化集装箱码头(ACT)执行任务过程中的电量问题,提出基于改进的非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的考虑AGV充电策略的集成调度。首先,在岸桥、场桥和AGV集成调度模式下,考虑AGV在不同作业状态下的耗电量,并建立以最小化作业完工时间和总耗电量为目标的多目标混合规划模型;其次,为提高传统NSGA-Ⅱ的性能,设计自适应NSGA-Ⅱ,并将所提算法与CPLEX求解器、NSGA-Ⅱ和多目标粒子群优化(MOPSO)算法进行性能对比;最后,设计AGV不同充电策略并对设备数量配比进行实验研究。算法对比实验结果表明:相较于传统NSGA-Ⅱ算法,自适应NSGA-Ⅱ对双目标的优化分别提升了2.8%和2.63%。利用自适应NSGA-Ⅱ进行的充电策略和设备数量配比实验的结果表明:增加AGV充电次数能够减少AGV的充电时间,且调整设备数量配比至3∶3∶9和3∶7∶3时,场桥和AGV的时间利用率分别达到最高。可见,AGV充电策略及设备数量配比对码头多设备集成调度有一定影响。