基于多旋转货架协同作业的拣选路径优化方法.pdf
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1、DOI:10.7493486.2023.03.003Jun.2023JOURNAL OFNAVALUNIVERSITY OF ENGINEERING2023年6 月大No.3Vol.35海第3 5卷报程第3 期军学学基于多旋转货架协同作业的栋选路径优化方法芮万智,段军雨,贾正荣(海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室,武汉430 0 33)摘要:为提升多旋转货架的栋选作业效率,保证军械货品的分类正确率,采取一种并行调度作业方式对货架转运路径进行优化,并提出了一种协同组合优化算法。首先,建立了包含分批货品数量、转运时间间隔等约束的多旋转货架协同栋选模型;其次,通过栋选时间序列化转换提高算
2、法收敛性,引入多模块协同组合策略提升算法执行效率。仿真结果表明:与两种典型启发式算法相比,该算法能快速、有效求解协同栋选次序,使得作业时间最小。研究结果可为多模块特征下的仓储系统栋选路径规划提供参考。关键词:多旋转货架;MCS-OOPP模型;协同栋选;时间序列化;最优路径中图分类号:TP271.2;T P391文献标志码:A文章编号:10 0 9348 6(2 0 2 3)0 30 0 150 7Picking path optimization method based on multi-carouselcollaborative operationRUI Wanzhi,DUAN Junyu
3、,JIA Zhengrong(National Key Laboratory of Science and Technology on Vessel Integrated Power System,Naval Univ.of Engineering,Wuhan 430033,China)Abstract:In order to improve the picking efficiency of multi carousel and ensure the accuracy of goodsclassification,a parallel scheduling operation method
4、was adopted to optimize the shelf transfer path,and a collaborative combinatorial optimization algorithm was proposed.Firstly,a carousel collabora-tive picking model with batch quantity and transshipment time interval constraints was established.Secondly,the convergence of the algorithm was improved
5、 by sorting time serialization transforma-tion,and the multi module cooperative combination strategy was introduced to improve the executionefficiency of the algorithm.The simulation results show that compared with the two typical heuristicones,the algorithm can solve the collaborative picking path
6、quickly and effectively,and minimize thecost of operation time.The research results can provide reference for picking path planning of ware-housing system under multi module characteristics.Key words:multi-carousel;MCS-OOPP model;collaborative picking;time serialization;optimal path旋转货架是一种用于存储多类别中小型
7、货品的自动化存储装置,作为高效物流仓储系统的重要组成部分,已适用于军械仓库的货品管理中。优化货品栋选路径对于提升旋转货架作业效率、仓储系统管理效能具有重要意义。旋转货架栋选优化问题近似于动态非闭环旅行商问题 1,按照研究对象可分为单旋转货架和多旋转货架。国内外学者通过建立不同约束条件下的数学模型,利用蚁群算法 2、粒子群算法 3或启发式融合算法 4-5等,研究了单旋转货架栋选收稿日期:2 0 2 2-0 6-10;修回日期:2 0 2 2-0 7-2 0。基金项目:国家自然科学基金资助项目(5197 7 2 18)。作者简介:芮万智(198 4一),男,副研究员,博士,主要研究方向为网络化控制
8、系统、位置检测。通信作者:段军雨(1997 一),男,硕士生,98 6 58 2 6 2 5 。16大第35卷海报程军学学问题,取得了诸多有意义的成果。随着工业领域对货物存储量需求的提高,单旋转货架仓储系统的扩容,出货效率大打折扣,极大限制了此类仓储系统的应用。多数文献侧重于研究单旋转货架转运路径问题,为提升栋选作业效率,对多模块下的协同抹选问题也逐渐开展研究。Park等 6 以最短栋选时间为目标,提出一种轮流分选方法求解双旋转货架的栋货路径;张志强 7 利用图论的方法建立组合分层旋转货架转运优化模型,通过改进的离散粒子群算法求解最短路径;李晓春等 8 在文献 6 模型的基础上考虑降低货品分类
9、出错率,提出了OPPOA启发式算法求解;Shankar等 9将一种元启发式策略引入粒子群算法,减少多旋转货架下的交叉抹选数量进行求解栋选路径;Yan等 10 基于Petri网建立多模块回转装置模型,根据时间响应设计两种启发算法,减少作业时间误差。综上,以往针对多旋转货架下的栋选路径研究,在求取最优栋选路径时仅以提升栋选效率为主要目的,且约束条件单一,如以栋选台数量、货品种类等为约束条件。但在实际栋选作业中,保证大规模货品的分类正确率同样重要,分批次、定间隔的规律作业能够减少货品分类时的差错。另外,大部分研究采用的规划方法随机因素多、时间复杂度较高,难以满足时效性。针对上述问题,本文研究了一种并
10、行调度作业约束下的多旋转货架栋选路径优化问题(optimizationof parallelpic-kingoperationn inmulti-carousel Isystem,MCS-OOPP),即在栋选批次、分批货品数量、转运时间间隔的约束条件下,设计一种协同组合优化算法,求解货品的最优协同抹选路径。1问题概述1.1多旋转货架装置多旋转货架装置由数个并列摆放的旋转货架组合而成,多个抹选台与各个货架一一对应,并且各个货架可包含不同数量、装货配置的储位。储位是指装载货品的托盘货仓单元位置,各个储位对应货品的种类、数量确定(见图1)。旋转货架8 利用传动装置沿顺、逆时针方向任意转动,通过固定数
11、量的托盘货仓混装多种类型的货品,并在固定一端的栋选台实现货品分离、完成出库。在进行栋选作业时,各个货架的传动装置、栋选台工作机制相同且相互独立,托盘与传动装置水平挂接,按照规划次序转运货品,转运路径栋选由栋选次序确定。抹选台传动装置货品托盘货仓储位水平旋转货架1水平旋转货架2水平旋转货架n图1多旋转货架装置示意图Fig.1Schematic diagram of multi-carousel device1.2MCS-OOPP问题描述MCS-OOPP问题是在并行调度作业约束下(即给定货品栋选批次、转运时间间隔、分批货品数量的约束条件),以最小化抹选时间代价为指标,求解各个旋转货架的货品选定、栋
12、选序列以及多旋转货架协同作业的最优栋选次序。为便于问题及模型概述,定义相关参数如下:N为多旋转货架装置的货架数量;n为进行选作业的旋转货架编号,n=(n1,n 2,);M为单个旋转货架储位的最大数量;m为单个旋转货架上选定的货品数量;(,y)为二维坐标,表示储位位置,表示储位所在的旋转货架编号;U为一次栋选任务的货品数量;8 为货架的货品装载率,用以确定各个货架的货品装载数;S为协同栋选作业任务;S,为单个旋转货架栋选任务;t。为转运时间间隔,即货品相邻作业次序间的固定时间值;a。为分批货品数量,即同一时刻运出的货品数量;h为完成任务的抹选批次数,h=m/ao;u为各个旋转货架的转动速度,速度
13、相同且恒定;Tsum为完成栋选任务的时间代价。求解多旋转货架装置的协同抹选次序,需选定各个旋转货架的栋选货品,并规划单个旋转货架的栋选任务Sn,由此可得S,二S,表示为Sn=(Gn(T),Gn(T2),.,Gn(T),.,Gn(T)。(1)式中lh;T 为该栋选次序中第k批次栋选的17第3期芮万智等:基于多旋转货架协同作业的栋选路径优化方法时刻;Gn3(T)为在旋转货架n3上T时刻栋选的储位坐标,时刻相同表示同一批次抹选的货品,且to=Tk+1-Tk。所以,MCS-OOPP问题规划的栋选任务可表示为有序集合(集合中各个元素值排列有序),即S=(Gn(Ti),Gn2(T1),Gn3(T,),Gn
14、4(T,),.,Gnc(Th)。(2)1.3MCS-OOPP问题模型多旋转货架中的各个货架结构参数类似,将其进行环形结构抽象,传动装置、储位抽象为线状和点状得到环形抽象图(见图2)。储位初始储位(栋选台处)待抹选储位抹选台其余储位图2 单个旋转货架环形抽象图Fig.2Circular abstract diagram of single carousel根据旋转货架抽象图,将多旋转货架由各个栋选台处展开成线性状态图进行编号,依据节点的状态、位置,货架能够分为三种类型(见图3)。按照货架系统中货品的基准位置,依次表示储位的序号坐标(,y)l=1,2,M;y=1,2,N),其中r=1与=M均表示该
15、货架上位于栋选台处的初始储位点。yN口口(3,M)(5,N)(6,M)N-1口(2,N-1)(4,N-1)(6,N-1):1O(2,1)(6,1)(M,1)0MX123456图3多旋转货架线性状态展开图Fig.3Linear state expansion diagram of multi carousel任务S在并行调度作业约束条件下,根据初始抹选时刻t。得到时间集合T=(T i,T 2,T,),各货架依次求得目标类别货品的抹选时刻,对比T中元素值选定货品,即确定G,(T)对应坐标。确定待栋选货品对应的储位,若第k、k 十1次栋选的储位位置为i、j,考虑抹选时间代价包含三个部分:准备时间tp
16、re、等待时间th(k,k 十1)、转运时间t(k,k 十1),其中同批次栋选货物间的等待不进行栋选操作,在此不考虑th(k,k 十1)。考虑货架的顺、逆转动,可得其转运时间为tn(k,k+1)=(i-il/u,i-l M/2;(3)(M-i-jl)/u,i一jlM/2。单个旋转货架n上的货品按照规划次序进行选,可得作业时间代价tsum(n)为mtsum(n)=(t,(k,k+1)+tpre)。(4)k=1所以,多旋转货架协同完成栋选任务的总时间代价为NmNTa(n)=22tmtaum(n)=2Zt,(k,tn=1k=1n=1k=1k+1)+mnotpre。(5)各个旋转货架的待栋选货品坐标选
17、定后,n。、m、t p r e 即为定值,由式(3)可知,需取总作业时间代价Tsum的最小值,即要求规划的栋选次序使得转运时间最小,表达式为Nmmin(Turn)=mint,(k,k+1)。(6)n=1k=1由此,MCS-OOPP问题被简化为求解最小转运时间问题,即任务指定抹选货品的种类、数量,在并行调度作业约束条件(给定h、a o、t。)下求取最优协同栋选次序Sbes,满足min Trurn=Tturn(Sbest)。2协同组合优化算法设计算法实现的基本思想是将进行全局寻优的解集限定在由单个旋转货架所得到的局部最优解中,即根据最优回转路径定理,能够将协同栋选次序集S界定在单旋转货架最优栋选次
18、序Sbest中。由局部最优解进行货品、选序列的确定,再通过各个货架抹选序列的遍历组合以获取最优解,避免在多个旋转货架的作业次序中随机搜寻,以提升全局最优解的搜寻效率。2.1栋选时间序列化抹选时间序列化是指将货品抹选时间集合按照转运时间间隔、分批货品数量进行转化,得到一个能够表示每个时间节点上进行栋选的货品数量的序列。抹选时间序列化方式如下所述。18大第3 5卷海报程军学学根据Sbest计算得到无时间间隔约束的栋选作业时间,记为最短选时间。在栋选作业规划时,顺序相邻的两个货品引人等待时间,将二者之间的栋选时间间隔延长,且不能少于最小时间间隔。基于此特点,在给定时间间隔t后,根据Sbest对应的货
19、品抹选时间,可计算得到一个等间隔的序列E=e1,e 2,e 3,,em,在E中相邻两元素存在间隔均为t,其中第i个元素e表示i一1)t时刻(记为t(e;))能够栋选的货品数量,有e;0,并且当ei2时,表示该时刻能够进行多货齐运。栋选时间序列化过程如图4所示。I,,ta,tb,tEn:.1001XL图4抹选时间序列化示意图Fig.4Schematic diagram of picking time serialization若某个旋转货架的货品栋选时间集合为I,=(ti,.ta,tb,.,tm),nN,mM。将In转换为元素值为正整数的栋选时间序列E,其中ei对应货品的初始栋选时刻tei),t
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