[发明专利]一种智能仓储环境下的多负载AGV任务调度方法

权利要求书

1.一种智能仓储环境下的多负载AGV任务调度方法，其特征在于，包括：

S1：获取出入库信息，所述出入库信息至少包括待搬运货物数量、多负载AGV数量及货物所在货架位置；

S2：根据所述出入库信息进行种群初始化，构建具有N个个体的初始种群；

S3：将所述初始种群中的个体作为父代个体进行交叉和变异操作，产生子代个体并与父代个体合并，形成具有2N个个体的第二种群；

S4：根据预设的适应度函数，使用快速非支配排序将所述第二种群中的个体划分至不同等级可支配层；

S5：对第二种群的第M等级可支配层中所有个体进行拥挤度计算，获得每个个体的拥挤距离，其中，所述第二种群中按不同等级划分的第N个个体位于所述第M等级可支配层中；

S6：在当前可支配层中保留拥挤距离满足要求的个体，并与前M-1等级可支配层中的个体组成具有N个个体的第三种群；

S7：利用所述第三种群重复步骤S2-S6进行多次迭代，当所述迭代次数达到预设迭代次数时，根据迭代结果确定最佳货物调度方案。

2.根据权利要求1所述的智能仓储环境下的多负载AGV任务调度方法，其特征在于，所述S2包括：

设置初始种群中的个体数量，每个个体的基因包括随机生成的AGV编号A_k和货物编号W_j，并且所述初始种群中的个体均满足以下四个初始约束条件：

其中，K表示当前多负载AGV的最大可用数量，M表示待搬运货物的总数量，表示货物W_j是否会被AGV A_k搬运；

其中，表示AGV A_k在搬运货物W_i后是否搬运货物W_j，

其中，L表示每个多负载AGV的最大负载，

3.根据权利要求2所述的智能仓储环境下的多负载AGV任务调度方法，其特征在于，所述S3包括：

S31：将所述初始种群中的个体作为父代个体任意两两进行交叉操作，获得与父代个体数量相同的子代个体；

S32：对交叉操作后的子代个体进行变异操作，获得变异后的子代染色体；

S33：合并父代个体和变异后的子代个体，形成个体数量为初始种群两倍的第二种群。

4.根据权利要求3所述的智能仓储环境下的多负载AGV任务调度方法，其特征在于，所述S31包括：

S311：在所述初始种群中随机挑选两个个体作为第一父代个体和第二父代个体，基因分为货物编号W_j和AGV编号A_k，从所述第一父代个体中随机选择一个货物编号或AGV编号作为第一父代指定基因，将所述第一父代指定基因之前的全部基因复制至第一子代染色体的对应位置，所述第一子代染色体中的剩余部分的货物编号按照所述第二父代个体的货物编号顺序进行遗传并删除所述第一子代染色体已经存在的货物编号，所述第一子代染色体AGV编号的数量为在第一父染色和第二父染色体中AGV编号的数量区间内随机选择一个数量，并随机插入货物编号中，保留满足所述初始约束条件的个体，从而形成第一子代染色体。

S312：从所述第二父代个体中随机选择一个基因作为第二父代指定基因，将所述第二父代指定基因之前的全部基因复制至第二子代染色体的对应位置，所述第二子代染色体中的剩余部分货物编号按照所述第一父代个体的基因顺序进行遗传并删除所述第二子代染色体已经存在的货物编号，所述第二子代染色体AGV编号的数量为在第一父染色和第二父染色体中AGV编号的数量区间内随机选择一个数量，并随机插入货物编号中，保留满足所述初始约束条件的个体，从而形成第二子代染色体；

S313：重复步骤S311-S312，根据预设的交叉几率对剩余父代个体进行交叉，从而获得与父代个体数量相同的子代个体。

5.根据权利要求3所述的智能仓储环境下的多负载AGV任务调度方法，其特征在于，所述S32包括：

选择交叉操作后的子代个体，对其不同的基因进行位置交换以进行变异操作，随后检查交换后的个体是否满足所述初始约束条件，若满足则保留作为变异后的子代个体，若不满足则舍弃重新进行变异操作。