[发明专利]仓储出入库的作业序列优化方法、装置、设备、存储介质

说明书

本申请实施例仓储出入库的作业序列优化方法、装置、终端设备、存储介质，以一次指令任务中的待入库点和/或待出库点分别作为蝙蝠个体，采用混沌初始化策略确定蝙蝠种群的初始化信息；根据蝙蝠种群的初始化信息，计算蝙蝠种群中可配对的蝙蝠个体，基于可配对蝙蝠个体得到初始执行作业序列；根据初始执行作业序列得到蝙蝠种群的更新位置信息，基于更新位置信息执行迭代计算；每一次迭代计算中，确定蝙蝠个体的适应度值、基于适应度值找出全局最优值，基于全局最优值得到最优蝙蝠个体的位置及适应度值；当满足迭代终止条件时，根据迭代计算得到的最优蝙蝠个体的位置及适应度值，确定最终执行作业序列，从而确定堆垛机执行指令任务的调度路线。

技术领域

本申请涉及智能化仓储物流技术领域，尤其是涉及一种仓储出入库的作业序列优化方法、装置、终端设备、存储介质。

背景技术

随着科学技术的发展，仓储物流也逐步趋于智能化。目前，许多大型制造企业都建立了属于自己的自动化立体仓库。在智能仓库中，出入库作业是十分关键的过程，它影响着整个自动化系统的运行效率。现有且已经被应用于解决堆垛机复合作业模式下出入库调度问题，常见方法有遗传算法，模拟退火算法，禁忌搜索算法。

在智能仓储运输调度中，堆垛机的作业方式有两种：(1)单指令任务称为SC任务，只进行一次存货或取货的操作；(2)复合指令作业称为DC任务，执行一次存货操作后再执行一次取货操作。如图1所示，为堆垛机的作业路线图，横轴表示出入库台的列数，纵轴表示出入库台的层数，图中的方格表示单元货格，黑色圆点表示待出库点，白色圆点表示待入库点。在一次生产任务中，单指令任务和复合指令任务是随机组合的，使用智能算法进行优化，最终生成堆垛机最优的可执行的作业序列方案。而智能算法在求解组合优化问题中的收敛速度和收敛精度，一直是需要克服的问题。因此，如何更智能地实现出入库作业调度，是亟需解决的技术问题。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本申请实施例提供一种运行快速、收敛能力强、寻优效率高的仓储出入库的作业序列优化方法、装置、设备、存储介质。

为达到上述目的，本申请实施例的技术方案是这样实现的：

一种仓储出入库的作业序列优化方法，包括：以一次指令任务中的待入库点和/或待出库点分别作为蝙蝠个体，采用混沌初始化策略确定蝙蝠种群的初始化信息；根据所述蝙蝠种群的所述初始化信息，计算所述蝙蝠种群中可配对的蝙蝠个体，基于所述可配对蝙蝠个体得到初始执行作业序列；根据所述初始执行作业序列得到所述蝙蝠种群的更新位置信息，基于所述更新位置信息执行迭代计算；每一次迭代计算中，确定所述蝙蝠个体的适应度值、基于所述适应度值确定全局最优值，基于所述全局最优值得到最优蝙蝠个体的位置及适应度值；当满足迭代终止条件时，根据所述迭代计算得到的所述最优蝙蝠个体的位置及适应度值，确定最终执行作业序列；根据所述最终执行作业序列，确定堆垛机执行所述指令任务的调度路线。