[发明专利]一种智能仓储环境下的多负载AGV任务调度方法

说明书

本发明公开了一种智能仓储环境下的多负载AGV任务调度方法，包括：获取出入库信息；进行种群初始化，得到具有N个个体的初始种群；将初始种群中的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；根据预设的适应度函数，将第二种群中的个体划分至不同等级可支配层；对第二种群第M等级可支配层中的所有个体进行拥挤度计算，获得拥挤距离；在当前可支配层中保留拥挤距离大的个体，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；进行多次迭代，根据迭代结果确定最佳货物调度方案。本发明有利于解决智能仓储领域多负载AGV的任务调度，获得合理的AGV数量和AGV取货顺序，提升智能仓储性能。

技术领域

本发明属于智能仓储技术领域，具体涉及一种智能仓储环境下的多负载AGV任务调度方法。

背景技术

基于AGV(Automated Guided Vehicle，自动导引车)的自动存取系统 (AS/RS，Automated Storage and Retrieval System)已成为供应商和分销商有效且具有竞争力的解决方案，AGV已广泛用于执行存储或检索任务。具体地，根据系统调度指定的一辆AGV从原位置出发，按照规划好的路线到达指定的工位，提供派送或取货等作业，最后返回库位或预定位置。在竞争激烈的智能制造行业，AGV能够提供具有更好的控制和执行能力的端到端仓储服务，并且具有高效的存储和检索性能、失误率低和低人工成本等优势，使用AGV代替人员在仓库中运输货物意味着降低因货物运输而引起的病毒感染风险。

随着基于AGV的AS/RS的发展，AS/RS中已经使用了两种AGV，即单载AGV和多载AGV。单载AGV一次只能承载一件货物或SKU，而多负载AGV能够从一个或多个站点拾取多个不同的货物。对单载AGV和多载AGV的性能对比进行了深入探讨，通过对实验结果的分析，明显观察到多载AGV的应用可以显着减少AGV所需的必要数量和相关的拥堵，以及提高系统的有效性。因此，面对AS/RS规模的增长和系统运输效率要求的不断提高，多载AGV的应用已成为必然趋势。

然而，多负载AGV的调度优化还远未得到充分理解，许多相互关联的元素被简化甚至被忽略，例如。路线冲突、AGV数量和每台AGV负载决策等，而这些因素会对系统性能、能耗带来更大的影响、经济成本等。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种智能仓储环境下的多负载AGV任务调度方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明提供了一种智能仓储环境下的多负载AGV任务调度方法，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，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。

在本发明的一个实施例中，所述S2包括：