[发明专利]基于分布式微分博弈的物流仓储最优协调方法

权利要求书

1.一种基于分布式微分博弈的物流仓储最优协调方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1:基于仓储物流场景，利用图论，建立多自动化导引小车系统中导引小车之间的通信拓扑结构，包括博弈参与者模型和障碍物环境模型；

步骤S2:利用人工势场法设计自动导引小车在博弈参与者模型中的运行成本函数；

步骤S3:将受感知和通信限制的多自动化导引小车系统的物流仓储协调问题看作分布式微分博弈问题，建立分布微分博弈模型；

步骤S4:利用庞特里亚金最小值原理，分析局部最优协调策略的存在性以及唯一性，并求解局部最优协调策略的表达形式，给出了从局部最优协调到全局纳什均衡的收敛条件，得到最优协调方案。

2.根据权利要求1所述的基于分布式微分博弈的物流仓储最优协调方法，其特征在于，所述仓储物流场景，具体包括

1)任务分配：在工作环境中，工作人员将运输包裹的命令指派给相应合适的自动导引小车；

2)包裹收集：自动导引小车接收到命令后，从充电站运行到相应的货架拾取包裹；

3)包裹运输：当自动化导引小车拣取完所有指派的包裹后，将包裹运输到指定的需求位置；

4)返回充电站：当自动导引小车执行完包裹运输任务后，返回到最近的充电站。

3.根据权利要求1所述的基于分布式微分博弈的物流仓储最优协调方法，其特征在于，所述博弈参与者模型，具体为：

自动化导引小车动态方程具体形式为：

式中，p_i(t)及分别为t时刻第i个自动化导引小车的位置及速度信息，u_i(t)为t时刻第i个自动化导引小车的控制输入，B_ii为对应的常数矩阵；

自动化导引小车位置误差具体形式为：

式中，为第i个自动化导引小车期望运输目标点位置，为t时刻第i个自动化导引小车的当前运输位置与期望运输目标点的位置误差；

多自动化导引小车系统的动态方程具体形式为：

式中，为t时刻自动导引小车系统的状态，为t时刻自动导引小车系统的状态变化率，N为自动导引小车数量，B_i为对应的常数矩阵，

建立N个自动化导引小车的有向交互拓扑图G(v,ε)；其中，v＝{v₁,...,v_N}表示自动化导引小车集合，表示边的集合，e_ij表示自动导引小车i与自动导引小车j之间的连接关系，e_ij∈ε表示自动导引小车i可以接收自动导引小车j的信息，自动化导引小车i的邻居集合为

定义自动化导引小车i的邻居信息矩阵为：

式中，I₂为2×2单位矩阵，为克罗内克积，为除自动导引小车i外的邻居导引小车j的信息矩阵，其中仅矩阵F_i中的第i行和以及第j行为1，其余为0；

定义自动化导引小车i的局部动态方程为：

式中，为t时刻自动化导引小车i的局部状态信息，为相应的常数矩阵。

4.根据权利要求1所述的基于分布式微分博弈的物流仓储最优协调方法，其特征在于，所述障碍物环境模型，具体为：

将物流仓储中出现的各种形状障碍物的轮廓拓展为椭圆形，定义避碰区域S_ik为：

式中，r_i为自动化导引小车i的安全半径，是障碍物k的半径，c_k(t)是障碍物k在t时刻的质心位置，E_k＝I₂为单位矩阵；

定义感应区域D_ik为：

式中，R_i是自动化导引小车i的感应范围；

定义自由区域M_ik为: