[发明专利]基于Petri网与改进遗传算法的自动化立体仓库拣选作业调度建模优化方法

摘要

本发明涉及一种基于Petri网与改进遗传算法的自动化立体仓库拣选作业调度建模优化方法,属于自动化立体仓库作业调度优化分析技术领域。该方法包括以下步骤步骤一自动化立体仓库拣选作业调度Petri网模型的建立；步骤二基于Petri网与改进遗传算法结合的作业调度优化算法设计；步骤三根据所设计的基于Petri网与改进遗传算法结合的作业调度优化算法设计自动化立体仓库拣选作业调度优化系统，并可对所设计算法与标准遗传算法求解过程效率和优化结果进行比较，验证所设计算法的优势。本方法可以实现自动化立体仓库拣选作业调度建模及作业调度快速、优质寻优，降低自动化立体仓库拣选作业执行过程中的空载无效运行时间。

主权项

一种基于Petri网与改进遗传算法的自动化立体仓库拣选作业调度建模优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：建立自动化立体仓库拣选作业调度Petri网模型，并提出拣选作业调度优化的固定部分及可变部分时间消耗的数学表达，从数学的层面研究拣选作业调度优化问题；步骤二：设计基于Petri网与改进遗传算法结合的作业调度优化算法，将Petri网与改进遗传算法进行结合，并设计一种逆转算子对遗传算法进行改进，实现对作业调度过程的优质寻优和快速寻优；步骤三：根据所设计的基于Petri网与改进遗传算法结合的作业调度优化算法设计自动化立体仓库拣选作业调度优化系统，并对所设计算法与标准遗传算法求解过程效率和优化结果进行比较，验证所设计算法的优势；在步骤一中，建立自动化立体仓库拣选作业调度模型时采用Petri网，提出拣选作业调度优化的固定部分及可变部分时间消耗的数学表达，并定义其中各个元素如下：1)P：在拣选作业调度Petri网模型中代表作业过程需要遍历的所有货位点；2)T：代表堆垛机在任意两个目标货位点间运行过程；3)I、O：分别代表联系各目标货位点与堆垛机运行过程的输入输出弧集；4)τ：代表堆垛机在任意两个目标货位点间运行所需要的时间消耗，并建立对应的时间到达矩阵τ(i+1)×(i+1)，且其为对称矩阵，即τ(i+1)×(i+1)T＝τ(i+1)×(i+1)，5)M：托肯标识M代表堆垛机目前所处的货位点；6)A：关联矩阵A表示Petri网完整逻辑关系，A+为输出矩阵，A‑为输入矩阵，A＝A+‑A‑A-=[aij-]m×n,A+=[aij+]m×n]]>且拣选作业调度Petri网模型为保证使得堆垛机能够遍历所有的目标作业货位，其成立还存在限制条件，其限制条件如下：对于同一库所的输入输出变迁，应满足T={TPxi→Pxm,TPxn→Pxi|xi≠xm∩xm≠xn∩xn≠xi}]]>对于所有的变迁有向弧，将变迁以向量的形式表示应满足T→P0→Pxm+T→Px1→Pxk+...+T→Pxi→Pxv+...+T→Pxu→Pxi+...+T→Pxj→Px1+T→Pxn→P0=0→]]>建立拣选作业调度Petri网模型后，提出拣选作业调度Petri网模型运行时间，即堆垛机在由初始位置出发，遍历所有目标货位点的时间消耗；拣选作业调度Petri网模型消耗的延时向量为：τ1=τP0→Pxi...τPxj→P0]]>作业调度过程可变部分消耗的时间表示为：τvar＝ηA‑τ1其中η为适应度；作业调度过程不变部分消耗的时间表示为：τconst＝2eτ(i+1)×(i+1)η＝2[1 0 … 0 0]τ(i+1)×(i+1)[1 1 … 1 1]。