自动分拣仓库中多载量AGV调度与路径规划算法

作     者：余娜娜 李铁克 张文新 袁帅鹏 张卓伦 王柏琳 YU Nana;LI Tieke;ZHANG Wenxin;YUAN Shuaipeng;ZHANG Zhuolun;WANG Bailin;+

作者机构：郑州航空工业管理学院管理工程学院河南郑州450046 北京科技大学经济管理学院北京100083 钢铁生产制造执行系统技术教育部工程研究中心北京100083 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2024年第30卷第4期

页      面：1458-1471页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(72301026,71231001) 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(17YJC630143) 北京市自然科学基金资助项目(9174038) 中央高校基本科研业务费资助项目(FRF-BD-20-16A) 河南省科技攻关资助项目(242102220039) 

主　　题：多载量自动导引小车 调度 路径规划 协同优化 自动分拣仓库 

摘      要：在自动分拣仓库中,多载量自动导引小车(AGV)具有强运输能力,但其多载量特征也增加了调度与路径规划的复杂性。针对多载量AGV调度与路径规划的协同优化问题,以最小化最大搬运完成时间为目标,建立了该问题的混合整数线性规划模型,并提出一种聚类协同优化算法。算法首先定义了包裹相似度,设计聚类算法划分包裹组,使每个包裹组可由多载量AGV在一次作业中完成分拣;进而针对问题的多决策特征,设计协同进化遗传算法对包裹组进行指派和排序,并将无冲突路径规划算法引入到协同进化遗传算法的解码方案中,用以搜索最优路径并解决多AGV路径冲突,从而实现了多载量AGV调度与路径规划的协同优化。通过不同问题规模的仿真实验验证了所提算法的高效性和稳定性。