[发明专利]一种面向制造物联的物料配送路径优化方法

权利要求书

1.一种面向制造物联的物料配送路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：在装配车间，对物料进行分类和统一编码，并将不同物料种类编码与RFID标签进行绑定；

步骤2：在装配车间内的每个装配工位的缓存区出入口分别布设RFID读写器来获取装配工位和缓存区的实时物料消耗状态，并采用有线和无线结合的方式进行数据传输；

步骤3：考虑配送成本和配送约束条件，构建基于软时间窗约束的物料配送路径优化模型；

步骤4：通过改进蚁群算法进行间物料配送的优化求解，生成每辆配送小车辆的行驶路径方案以及配送成本；

其中步骤3所述的基于软时间窗约束的物料配送路径优化模型的建立过程包括：

S31：建立惩罚函数来约束物料的到达时间，设定[a_i,b_i]为工位i的时间窗，当物料在[a_i,b_i]内到达时惩罚为0，当早于或晚于时间窗送达时，将受到惩罚，惩罚系数为u₁,u₂，则改进后的惩罚函数为：

其中，λ_i为任务优先级，t为运送时间；

S32：建立以配送总成本最小为目标的路径规划函数为：

其中，且i≠j代表小车m由工位i配送到工位j；

且i≠j代表小车m不由工位i配送到工位j；

代表工位i由小车m配送，否则

并且，步骤4所述改进的蚁群算法的改进包括：在路径转移规则中加入了配送紧急度和时间窗要求以及在进行信息素更新时加入了已完成迭代的路径经验并对最大最小信息素浓度进行了限制，具体为：

第一，改进的路径转移规则公式为：

其中，i，j表示工位，τ_ij(t)为t时刻的信息素浓度；η_ij(t)为启发因子，η_ij(t)＝rq_j/d_ij，rq_j为工位j的物料需求量，d_ij为工位i到工位j的距离；pr_j为工位j的物料配送紧急度，pr_j＝t_nextj-t_pj，t_nextj为工位j下次装配开始时间，t_pj为RFID获取的物料移出缓存区时间，且pr_j越小，工位j的物料配送紧急度越高，allowed为未配送的工位集合，α、β、γ、θ为各影响因子的权重值，wait_j为小车在工位j的等待时间或工位缺料等待时间；并且，工位的计算公式为：

其中，r0、r为轮盘赌路径选择策略的随机概率控制因子，r取[0,1]之间的随机数，r0为[0,1]的常数；

wait_j的计算公式为：

根据惩罚函数式(1)，得到θ的计算公式为：

第二，信息素更新规则为：

τ_ij(t+1)＝(1-ρ)×τ_ij(t)+g_ij△τ_ij                (11)，

其中，g_ij为自迭代开始以后，获得的最优解中小车m由工位i配送到工位j的次数，且采用最大最小信息素策略将信息素浓度限值在[τ_min(t),τ_max(t)]以内，即当τ_ij(t)τ_max(t)时，令τ_ij(t)＝τ_max(t)，当τ_ij(t)τ_min(t)时，令τ_ij(t)＝τ_min(t)；ρ为信息素挥发率；

且式(11)中△τ_ij为：

其中：

并且，△τ_best为已完成迭代的最优路径信息素增量的平均值，G为蚁周系统常数，W为策略更新参数，S为常数。