[发明专利]仓储系统的调度优化方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种仓储系统的调度优化方法、电子设备及存储介质；其中，所述仓储系统的调度优化方法，包括；确定用于获取各调度方案对应调度时间的调度时间模型，和确定与所述调度时间模型相关的模型约束；基于所述调度时间模型和所述模型约束，以所述调度时间最小为优化目标，采用混合遗传算法对所述初始调度方案集进行优化，获得优化后的新调度方案集；提取所述新调度方案集中所述调度时间最小的调度方案作为最优调度方案。与现有的调度优化方法相比，本发明实现了多深度仓储系统四向穿梭车作业任务调度优化，显著提高了仓储系统作业效率。

技术领域

本发明涉及仓储系统任务调度领域，尤其涉及一种仓储系统的调度优化方法、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着电子商务的快速发展及自动化技术的不断创新，中国物流业有了长足的发展。多深度四向穿梭车仓储系统是一种新型智能仓储系统，它具有空间利用率高，鲁棒性强，响应速度快等优点，受到企业的广泛关注。四向穿梭车作为该仓储系统的主要运输设备，其运行效率对出入库订单交付具有直接影响。四向穿梭车在多深度储货区的主干道及储货巷道中运行，当多辆四向穿梭车同时运行时会出现车辆冲突，以及调度任务分配不合理、不够优化等问题，从而影响四向穿梭车运行效率，降低系统作业效率，因此如何合理规划路径和任务调度是亟待解决的关键问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种仓储系统的调度优化方法，用于解决现有技术中仓储调度不够合理和优化，导致系统调度时间长、作业效率低等问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种仓储系统的调度优化方法，用于对初始调度方案集中的各调度方案进行优化以获得最优调度方案，该方法包括：确定调度时间模型，和确定所述调度时间模型的模型约束；其中，所述调度时间模型用于获取各调度方案的调度时间；基于所述调度时间模型和所述模型约束，以所述调度时间最小为优化目标，采用混合遗传算法对所述初始调度方案集进行优化，获得优化后的新调度方案集；提取所述新调度方案集中所述调度时间最小的调度方案作为最优调度方案。

于本发明一实施例中，所述确定调度时间模型的实现方式，包括：采用图论方法构建所述仓储系统的道路定向策略；基于所述道路定向策略，构建所述调度方案中的调度位置信息与所述调度时间之间的关联函数。

于本发明一实施例中，所述采用图论方法构建所述仓储系统的道路定向策略的实现方式，包括：采用有向图表达法构建仓储系统内道路网络分布的初始有向图，并对所述初始有向图中的各边进行定向；采用Hopcroft-Tarjan算法，将所述初始有向图转变为强连通定向图。

于本发明一实施例中，所述基于所述调度时间模型，以所述调度时间最小为优化目标，采用混合遗传算法对所述初始调度方案集进行优化的实现方式，包括：对所述初始调度方案集中的各调度方案执行包括编码、交叉和变异、领域交换和检测更新，以获得新调度方案集；将所述新调度方案集作为所述初始调度方案集，重复执行以上过程，直至所述新调度方案集中各调度方案的调度时间满足预设的调度时间收敛条件；其中，所述编码，为采用双段染色体编码方法，构建与各调度方案对应的双段染色体编码；所述交叉和变异，为基于所述模型约束，对各双段染色体编码执行交叉和变异；所述领域交换，对所述交叉变异后的各双段染色体编码，执行基于任务排序的邻域交换过程，以获得所述领域交换后的各双段染色体编码对应的新调度方案；所述检测更新，为检测各所述新调度方案是否满足预设的优化判定条件，如是，则将满足所述优化判定条件的所述新调度方案替换对应的原调度方案，如否，则保留对应的原调度方案。