[发明专利]基于特殊情况的矩阵车间AGV调度的优化方法

说明书

基于特殊情况的矩阵车间AGV调度的优化方法，涉及车间自由导向小车送货调度技术领域，特别是属于一种基于离散杂草优化算法的用于解决带有特殊情况的矩阵车间多AGV调度的优化方法。包括：步骤1：预设置离散杂草优化算法相关参数；步骤2：生成在线列表；步骤3：初始化种群；利用邻域最近距离的启发式算法生成一个优质解，利用随机生成的方法生成其他解，至达到初始种群数量；步骤4：初始化种群进行优化；步骤5：判断是否出现特殊情况，是则执行特殊事件处理机制，并返回步骤2，否则进入步骤6；步骤6：输出最佳解。本发明的应用能够制定适合车间实际生产的调度方案，并实现优化AGV的应对特殊情况能力的积极效果。

技术领域

本发明涉及车间自由导向小车送货调度技术领域，特别是属于基于离散杂草优化算法的用于解决带有特殊情况的矩阵车间多AGV调度的优化方法。

背景技术

传统的车间调度中，配送物料都是由工人进行配送，人为因素多会导致配送不及时，物料配送不足或超容等，在一定程度上降低了车间的生产效率，进而影响生产者的订单数目和完工期限。随着工业4.0的提出，智能化工业产业逐步替代传统工业，AGV小车在车间的使用中越发广泛，AGV车间调度的研究也就成为了研究重点。

目前，针对AGV调度问题提出了许多启发式算法，其中的离散杂草优化算法只针对于最优解决方案的搜索，然而求解AGV调度问题时还面临以下问题：固定时间下，迭代次数较低，并不能得出更好的结果，同时也没有针对降低运输成本提出适应方案，另外，在矩阵车间多AGV调度过程中，也没有着重考虑特殊情况的处理方案。

发明内容

本发明的目的即在于提供一种基于特殊情况的矩阵车间AGV调度的优化方法，以达到在制定适合车间实际生产的调度方案的基础上，实现优化AGV应对特殊情况能力的目的。

本发明所提供的一种基于特殊情况的矩阵车间AGV调度的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：预设置离散杂草优化算法相关参数；包括初始种群数量，最大种群数量，最小种子数和最大种子数；

步骤2：生成在线列表，根据当前需要配送的任务，将任务信息转换为任务列表；

步骤3：初始化种群；利用邻域最近距离的启发式算法生成一个优质解，利用随机生成的方法生成其他解，至达到初始种群数量；

步骤4：初始化种群进行优化；

步骤5：判断是否出现特殊情况，是则执行特殊事件处理机制，并返回步骤2，否则进入步骤6；

步骤6：输出最佳解。

进一步的，在步骤2中，所述的任务信息包括任务编号、任务点具体任务坐标、到仓库的最短距离、呼叫时间、呼叫时刻的缓存区库存以及最迟送达时刻。

进一步的，在步骤5中，所述的特殊事件处理机制包括以下过程：

a.判断当前是否发生特殊情况，如出现特殊情况，判断特殊情况的具体种类；

b.根据特殊情况种类，对特殊任务进行信息更新：当出现机器重启时，将特殊任务的配送时间延迟20S；当出现机器损坏时，取消特殊任务的本次配送；

c.判断当前是否有AGV车辆已从仓库出发开始配送，若已有AGV发车，则记录下此车携带的任务；

d.统计特殊任务所需的处理信息，统计已发车的AGV的任务信息，存储并留待提交。

进一步的，在步骤4中，优化过程如下：