基於智慧型方法的自動化立體倉庫系統優化研究及應用

2023-02-09 04:54:03 字數 1595 閱讀 9200

自動化立體倉庫系統(automated storage and retrieval system, as/rs)作為現代工業領域出現的一種新型倉儲技術,具有節約勞動力、作業準確高效、倉儲利用率高等特點,已成為柔性製造系統(flexible manufacturing system, fms)和計算機整合製造系統(computer integrated manufacturing system, cims)中不可或缺的重要組成部分。再則as/rs涉及計算機技術、自動化技術、機械製造、電子技術、通訊技術、智慧型優化理論等諸多領域,是多學科交叉的前沿課題,因而,對as/rs開展優化研究具有重要的理論意義和應用價值。

本文以某類企業的自動化立體倉庫為研究物件,進行貨位分配優化、倉庫排程單目標優化、倉庫排程多目標優化研究,同時針對多貨叉多巷道立體倉庫系統的效能評估進行積極探索。考慮到as/rs是離散系統,因而,其優化問題屬於一種組合優化問題,也是np難問題。

同時,傳統精確演算法求解效率與問題規模呈指數關係,很難在可接受的時間內求出最優或次優解。鑑於此,本文採用智慧型優化理論對as/rs相關優化問題進行研究,並構建了系統優化與效能評估軟體平台。

本文主要研究工作概括如下:1、在基於庫區的貨位分配優化問題中,為克服僅僅依據產品訂單數量進行貨位分配帶來的弊端,本文採用數理統計的思想對單個生產週期內堆垛機平均執行時間進行數學建模,以堆垛機單位週期內的平均執行時間最小為目標對貨位分配進行優化。同時,提出一種改進型細菌覓食演算法對該問題進行求解。

基於種群多樣性貢獻率的遷移運算元引入,增大了解空間的尋優範圍,有效解決了易陷入區域性最優的缺陷;自適應步長調整策略的實施,保證了前期的全域性開拓尋優及後期的區域性開發尋優。鑑於種群的大小會影響演算法的效能,對種群的大小的選擇進行了研究,並證明了演算法的收斂性。

最後結合現場例項對提出的演算法進行了**,結果表明該演算法是有效的。2、針對立體倉庫排程單目標優化問題,提出一種帶交叉及啟發式變異運算元的蛙跳演算法,交叉運算元的引入有效阻止群體進化的「停滯」現象;啟發式變異演算法為提高演算法全域性尋優能力,引導各子種群快速向最優方向搜尋,進而提高收斂效率做出了貢獻。

**結果表明該演算法不僅提高了解的質量,而且也進一步提高了收斂速度,驗證了該演算法的可行性。3、針對產品質量及生產效率的雙重要求,構建了倉庫排程多目標優化數學模型。

考慮到目標之間存在一定的矛盾或衝突,提出一種基於pareto思想的多目標禁忌搜尋演算法。並提出基於矩陣論的鄰域產生技術,大大提高了鄰域的多樣性,同時為減少進入區域性最優的機率,引入懲罰策略。

**結果表明該演算法不僅求出的pareto解集對其他演算法呈絕對支配,而且分布均勻,從而驗證了該演算法的可行性。4、為對具有多貨叉、多巷道的立體倉庫系統進行效能評估,更好地了解貨叉數量及巷道數與堆垛機揀選效率之間的關係,特對不同巷道不同貨叉不同執行速度下的堆垛機的揀選效率進行了研究,並提出堆垛機揀選效率評估模型。

同時,也對容量相同、尺寸不同的倉庫系統的堆垛機揀選效率的變化情況進行了研究,並得出在容量相同的情況下,物理尺寸越接近方形的倉庫系統,其堆垛機揀選效率越高的結論。這對於自動化立體倉庫優化設計及企業生產計畫安排將會有很好的指導作用。

5、採用c/s架構,並基於模組化的程式設計思想,搭建了立體倉庫系統優化軟體平台。這不僅解決了優化演算法可以適應不同企業場合中的立體倉庫系統優化問題,而且也為優化方法在工業應用中的可行性分析提供了參考依據。

最後,結合某企業生產實際,對該系統進行了測試與驗證。

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