[发明专利]一种智能立体仓库优化调度方法

权利要求书

1.一种智能立体仓库优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：建立立体仓库XYZ三轴坐标模型，所述立体仓库排布方式为双向模式，所述立体仓库设有供多台堆垛机在Y轴方向穿梭运输的巷道；

步骤S2：考虑货物周转率，以堆垛机完成输送任务完成的最少运行时间为目标对模型建立堆垛机总运行时间最小评价函数，考虑货架承重阈值的约束函数并根据整体货物重心最低原则并建立模型的重心最低评价函数；所述堆垛机总运行时间最小评价函数为：

式中，V_x，V_y，V_z为堆垛机分别在X、Y、Z三轴方向的运行速度，num表明当前货位所在的巷道位置，V_r为叉车转向速度，r为单元货架的宽度尺寸，P_xyz是货物的周转率，t_xyz为堆垛机运行时间，C_xyz为堆垛机运行效率，货物在仓库中的坐标为其位于货架上的排数x、列数y、层数z，a、b、c分别为货架排数、列数、层数的最大值；

步骤S3：将堆垛机总运行时间最小评价函数与重心最低评价函数利用归一化结合的平方加权理想点法得到加权最小值模型；

步骤S4：利用模拟退火算法对所述加权最小值模型进行优化得到最优调度方案。

2.根据权利要求1所述的一种智能立体仓库优化调度方法，其特征在于，所述重心最低评价函数为：

式中，z_i是货物的纵坐标，m_i是货物的重量，M为所有货物的总重量。

3.根据权利要求1所述的一种智能立体仓库优化调度方法，其特征在于，所述约束函数为：

其中，M_max(A_xyz＝1)表示库容量达到100％。

4.根据权利要求1所述的一种智能立体仓库优化调度方法，其特征在于，所述加权最小值模型为：

式中，F_1min是F₁(x,y,z)的全局最小值，F_2min是F₂(x,y,z)的全局最小值，F_1max和F_2max分别为F₁(x,y,z)和F₂(x,y,z)的全局最大值，α和β是权重。

5.根据权利要求4所述的一种智能立体仓库优化调度方法，其特征在于，所述α和β分别取为0.7和0.3。

6.根据权利要求1所述的一种智能立体仓库优化调度方法，其特征在于，所述步骤S4中，利用模拟退火算法对所述加权最小值模型进行优化得到最优调度方案包括：初始化种群，为每个货物随机更新位置，计算出新解；若新解优于旧解，则更新位置并进入下一次迭代，反之按Metropolis准则接受新解；经过内循环和外部降温迭代并满足粒子在温度降低到最小值时结束。

7.根据权利要求6所述的一种智能立体仓库优化调度方法，其特征在于，所述Metropolis准则表示为：

式中，E为温度T时的内能，dE为E的改变数,E_new为更新值，E_old为更新前的值，k为波茲曼常数。

8.根据权利要求1所述的一种智能立体仓库优化调度方法，其特征在于，所述步骤S4中，利用模拟退火算法对所述加权最小值模型进行优化得到最优调度方案包括：对模拟算法的参数进行优化，包括：对退火算法的数值进行更新，通过模拟退火算法的先后随机步数大小进行对比，得到最佳的移动步数，将多次求解的退火容忍值取平均值作为退火容忍值，再对所述加权最小值模型进行优化得到最优调度方案。

9.根据权利要求8所述的一种智能立体仓库优化调度方法，其特征在于，所述退火算法的数值进行更新如下所示：

式中，(X_i+1,Y_i+1,Z_i+1)为第i个货箱的位置更新值，随机值记为步数。