[发明专利]一种穿梭车与升降机结合的仓储系统优化调度方法

说明书

技术领域

本发明属于密集仓储进出库调度技术领域，具体涉及一种穿梭子母车与升降机(1:1型)混合优化调度方法。

背景技术

随着科学技术和工业生产的快速发展，另基于“密集存储”概念的兴起，现代企业对于生产、仓储和配送要求的不断提高，促使仓储方式从最初通过人力手工作业的简单堆积到通过叉车等简单设备的仓库式存储改进为目前采用高位叉车、无人导引小车AGV、穿梭车等自动化设备的立体仓库存储。轨道式穿梭车(RGV)更是以其速度快、成本低和稳定性好在现代制造业、物流等行业内扮演着越来越重要的角色。

传统立体仓库中多采用堆垛机实现货物的进出库调度，堆垛机的优点是实现了仓库作业的机械化与自动化，大大提高工作效率，同时，利用计算机进行控制和管理，作业过程和信息处理迅速、准确、及时，可加速物资周转，降低储存费用。然而，堆垛机需占用相应巷道进行作业，立体仓库有效存储面积无法充分利用，并且，单台堆垛机的竖直与水平作业无法同时进行，货物进出库效率较低。

目前国内外有少数立体仓库使用穿梭车与堆垛机结合进行作业，充分利用了仓库的有效面积和储存空间，使货物储存集中化、立体化，减少占地面积，降低土地购置费用。然而，国内外学者对穿梭车的研究大多基于静态调度，很少涉及动态混合调度，同时，企业定制化服务不断深入，小批量、多批次、高时效特点的订单不断增多，传统堆垛机式立体仓库与目前未完善的穿梭车式货架已不能满足如今市场需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种穿梭车与升降机结合的仓储系统优化调度方法。

为达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：

1)根据全自动立体仓库中一台升降机配一套穿梭子母车的调度情况建立用于计算调度行程时间的数学模型；

2)以调度行程时间最小化为目标，利用步骤1)所建立的数学模型对调度任务中各个待调度货物的调度顺序进行优化，确定该调度任务在利用一台升降机配一套穿梭子母车完成调度情况下的最优调度顺序。

所述调度任务包括存取货复合作业。

在存取货复合作业情况下，计算调度行程时间的数学模型表示为：

T_d＝∑[m_ij×T_t+(1-m_ij)×T_b]

其中，T_d为存取货复合作业调度行程时间，T_t为存取货位在同一层时完成一个存取对的调度行程时间，T_b为存取货位不在同一层时完成一个存取对的调度行程时间，存取对表示先存后取的连续两次货物调度；m_ij＝0或1，取值为0表示存取对的存取货不在同一层，取值为1表示存取对的存取货在同一层，i为存货，j为取货。

所述T_t和T_b分别表示为：

其中，x、y以及z为货物对应货位在OXYZ坐标系下坐标，所述OXYZ坐标系中，原点O对应全自动立体仓库的I/O位置，X轴对应母车移动方向，Y轴对应子车移动方向，Z轴对应升降机移动方向；t_z为子车取货或卸货时间；t_m为空载情况下母车取子车或卸子车的时间；t_m'为满载情况下母车取子车或卸子车的时间；t_s为空载情况下升降机取母车或卸母车的时间；t_s'为满载情况下升降机取母车或卸母车的时间；v_s为升降机速度；v_m为母车空载速度，v_m'为母车满载速度；v_z为子车空载速度，v_z'为子车满载速度。

所述优化的过程中，若调度任务内包括的存货任务量大于取货任务量，则用相应数量的待取货物坐标为(0,0,0)的取货任务使存取货任务量相等。

所述优化的方法为遗传算法。

所述遗传算法中交叉概率P_c为0.7～0.9，变异概率P_m为0.1～0.2。

本发明的有益效果体现在：

本发明对一台升降机配一套穿梭子母车的调度情况建立数学模型，然后建立相应出入库模型，采用遗传算法对出入库模型优化后，存取行程时间大大缩短，可以明显节约时间成本，节约能源，使穿梭子母车全自动立体仓库的高效率、高密度，以及高利用率等优点得到充分发挥，实现自动化立体仓库实时、在线的优化调度，具有较大的实际应用意义。