（机械电子工程专业论文）自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究.pdf

苏州大学学位论文使用授权声明 本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定， 即：学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸 质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献 信息情报中心、中国科学技术信息研究所( 含万方数据电子出版社) 、 中国学术期刊( 光盘版) 电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子 文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或其他复制手段 保存和汇编学位论文，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数 据库进行检索。 涉密论文口 本学位论文属在年_ 月解密后适用本规定。 非涉密论文留 论文作者签名：瑷燃篁 日期：垫 2 ：左：型 导 师签 名：声李牝日 期：吾b 乒w l 自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究摘要 摘要 近年来，自动化立体仓库的硬件设备、自动控制和通讯技术已经十分完善， 而自动化立体仓库的优化管理、调度方面还存在不足。因此，在保证拣选任务准 确、及时完成的同时，如何优化拣选作业路径是自动化立体仓库管理者所要面临 的一个重要问题。从查阅文献看，目前在自动化立体仓库拣选作业路径优化的研 究领域大都集中在对遗传算法和蚁群算法的改进或相互结合上，对新算法如粒子 群算法的应用研究比较少，而且对群智能算法的比较研究也不多。论文借鉴当前 群智能算法的学术研究成果，针对自动化立体仓库固定货架堆垛机拣选作业路径 优化方法进行探索性研究。 1 详细研究了群智能优化算法遗传算法、蚁群算法和粒子群算法的基本 原理和操作步骤。 2 研究了遗传算法、基本蚁群算法和基本粒子群算法解决拣选作业路径优化 问题的具体实现技术，利用m a t l a b 软件分别编程求解拣选作业的最小时间代价及 优化路径。 3 将基本粒子群算法与遗传算法相结合，先利用基本粒子群算法选取初始种 群，然后再利用遗传算法优化；提出了基于模拟退火的粒子群算法，对基本粒子 群算法的程序进行改进，求解拣选作业路径优化问题，得到了较好的效果。 4 通过对求解结果进行比较分析，得出结论：基本蚁群算法在解决拣选作业 路径优化问题时，收敛速度快，求解效果最好；基本粒子群算法结合遗传算法的 求解效果优于单纯遗传算法和基本粒子群算法；基于模拟退火的粒子群算法在求 解拣选作业路径优化问题时，粒子位置更新受到约束，当设定合适的最大迭代次 数时可以取得较好的效果。通过权衡各算法的时间和空间复杂度、优缺点和求解 效果，在实际应用中可以考虑应用基于模拟退火的粒子群算法来求解拣选作业路 径优化问题。 关键词：自动化立体仓库；遗传算法；蚁群算法；粒子群算法；拣选作业 作者：谢树新 指导教师：陈再良 。1 。1 一 垒! ! ! ! 苎! !兰生垒羔旦旦q 醛! 巴! 三垒! ! 旦里坚! 坐旦! 12 1 旦! ! ! ! ! ! 墅旦虽旦呈! 垒! 翌垒坐竺竺坐! 璺! 兰! ! ! ! 竺! ! s t u d yo no p t i m i z a t i o nm e t h o d so f o r d e r p i c k i n g p a t hi na u t o m a t e dw a r e h o u s e a b s t r a c t i nr e c e n t y e a r s ，h a r d w a r ee q u i p m e n t ，a u t o m a t i c c o n t r o la n dc o m m u n i c a t i o n t e c h n o l o g yi na u t o m a t e dw a r e h o u s et e n dt ob ep e r f e c t , b u tt h e r ei ss t i l li n s u f f i c i e n c yo n m a n a g e m e n to p t i m i z a t i o na n ds c h e d u l i n g t h e r e f o r e ，w h e ne n s u r i n ga c c u r a t e a n d t i m e l yc o m p l e t i o no fo r d e rp i c k i n gt a s k ，h o wt oo p t i m i z et h eo r d e rp i c k i n gp a t hi sa n i m p o r t a n tp r o b l e mf o ra u t o m a t e dw a r e h o u s em a n a g e r s a f t e rh a v i n gr e s e a r c h e do na m a s so fi n f o r m a t i o n ，w eh a v eac o n c l u s i o nt h a ta l m o s ta l lr e s e a r c h e sf o c u so n i m p r o v e m e n t o f g e n e t i ca l g o r i t h m a n da n tc o l o n y o p t i m i z a t i o na l g o r i t h m o r c o m b i n a t i o no ft h e ma b o u ta u t o m a t e dw a r e h o u s eo r d e rp i c k i n gp a t ho p t i m i z a t i o n ，b u t t h e r e a r el e s s a p p l i c a t i o nr e s e a r c h e so nn e wa l g o r i t h m ss u c h a s p a r t i c l e s w a r m o p t i m i z a t i o na l g o r i t h m ，a n d l e s s c o m p a r i s o n r e s e a r c h e so ns w a r m i n t e l l i g e n c e a l g o r i t h m r e f e r r i n gt oa c a d e m i cr e s e a r c hd a t ao ns w a r mi n t e l l i g e n c ea l g o r i t h m ，w ed o s o m ee x p l o r i n gr e s e a r c h e so ns t a c k e r so r d e rp i c k i n gp a t ho p t i m i z a t i o nm e t h o d si n f i x e ds h e l fa u t o m a t e dw a r e h o u s e 1 s t u d y i n ga n da n a l y z i n gt h e b a s i ct h e o r ya n do p e r a t i o np r o c e s so fs w a r m i n t e l l i g e n c ea l g o r i t h m 一g e n e t i ca l g o r i t h m ，a n tc o l o n yo p t i m i z a t i o na l g o r i t h ma n d p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m 2 s t u d y i n go nc o n c r e t eo p e r a t i o nt e c h n o l o g yo fg e n e t i ca l g o r i t h m ，b a s i ca n t c o l o n yo p t i m i z a t i o na l g o r i t h ma n db a s i cp a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o ni ns o l v i n go r d e r p i c k i n gp a t h o p t i m i z a t i o np r o b l e m ，a n dp r o g r a m m i n gw i t hm a t l a bt ow o r ko u tt h e m i n i m u mt i m ec o s ta n do p t i m i z e dr o u t e 3 t oc o m b i n eb a s i cp a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o na l g o r i t h mw i t hg e n e t i ca l g o r i t h m ， o p t i m i z a t i o np r o b l e m 4 b yc o m p a r i n ga n da n a l y z i n gt h e c a l c u l a t i o nr e s u l t s ，c o m i n gt o c o n c l u s i o n s ： w h e ns o l v i n go r d e rp i c k i n gp a t ho p t i m i z a t i o np r o b l e m ，b a s i ca n tc o l o n yo p t i m i z a t i o n a l g o r i t h mc o n v e r g e sf a s ta n dr e c e i v e sab e s tr e s u l t ；b a s i cp a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n a l g o r i t h mc o m b i n i n gg e n e t i ca l g o r i t h mh a sa b e t t e rr e s u l tt h a np u r eg e n e t i ca l g o r i t h m a n db a s i cp a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m ；a n dp a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n a l g o r i t h mb a s e do ns i m u l a t e da n n e a l i n gc a l lg e tb e t t e rr e s u l tw h e nt h em a xi t e r a t i o n t i m ei ss e ta p p r o p r i a t e l y , t h o u g hp a r t i c l e s p o s i t i o n c h a n g i n gi s r e s t r a i n e d a f t e r b a l a n c i n ga l la l g o r i t h m s t i m ea n ds p a c ec o m p l e x i t y , v i r t u e sa n ds h o r t c o m i n g s ，s o l u t i o n e f f e c t ，w em a yc o n s i d e ra p p l y i n gp a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n a l g o r i t h mb a s e do n s i m u l a t e da n n e a l i n gt os o l v eo r d e rp i c k i n gp a t ho p t i m i z a t i o np r o b l e mi nr e a l i t y k e yw o r d s ：a s r s ，g e n e t i ca l g o r i t h m ，a n tc o l o n yo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m ，p a r t i c l e s w a r mo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m ，o r d e rp i c k i n g i i i w r i t t e nb y ：x i es h u x i n s u p e r v i s e db y ：c h e nz a i l i a n g 目录 第一章绪论”1 1 1 拣选作业路径优化方法的研究背景”1 1 2 拣选作业路径优化方法研究的目的及意义“2 1 3 拣选作业路径优化方法研究的现状与发展趋势“2 1 4 论文主要内容5 1 5 小结”6 第二章自动化立体仓库和拣选作业原理的研究一7 2 1 自动化立体仓库的概念及发展状况7 2 2 自动化立体仓库的基本组成7 2 3 自动化立体仓库的功能9 2 4 自动化立体仓库的特点1 0 2 5 自动化立体仓库的货位分配原则1 0 2 6 拣选作业1 1 2 6 1 拣选作业流程”1 1 2 6 2 拣选作业原理一1 1 2 7 小结1 2 第三章群智能优化算法理论的研究- ”1 3 3 1 遗传算法”1 3 3 1 1 遗传算法的基本原理1 3 3 1 2 遗传算法的操作设计“1 4 3 1 3 遗传算法的实现步骤16 3 1 4 遗传算法的特点”1 6 3 2 蚁群算法l7 3 2 1 基本蚁群算法的原理1 8 3 2 2 基本蚁群算法的数学模型2 0 3 2 3 基本蚁群算法的实现步骤2 2 3 2 4 基本蚁群算法的特点2 3 3 2 5 基本蚁群算法的时间和空间复杂度分析2 4 3 3 粒子群算法2 5 3 3 1 粒子群算法简介2 5 3 3 2 粒子群算法的原理“2 6 3 3 3 基本粒子群算法的设计步骤2 7 3 3 4 基本粒子群算法流程2 8 3 3 5 基本粒子群算法的时间和空间复杂度分析一2 9 3 4 小结“3 0 第四章拣选作业路径优化方法应用研究3 1 4 1 固定货架堆垛机拣选作业路径优化问题31 4 2 遗传算法求解拣选作业路径优化问题“3 2 4 2 1 遗传算法求解拣选作业路径优化问题的实现方法“3 2 4 2 2 遗传算法求解拣选作业路径优化问题的步骤“3 4 4 2 3 算例分析3 4 4 3 蚁群算法求解拣选作业路径优化问题“3 8 4 4 粒子群算法求解拣选作业路径优化问题4 1 4 4 1 基于粒子位置次序的粒子表示方法4 l 4 4 2 基本粒子群算法求解拣选作业路径优化问题的实现一4 2 4 4 3 算例分析4 3 4 4 4 结合遗传算法求解拣选作业路径优化问题4 7 4 4 5 基于模拟退火的粒子群优化算法5 3 4 5 求解效果对比分析5 8 4 6 小结5 9 第五章总结与展望6 0 5 1 论文的主要工作：6 0 5 2 论文的创新研究之处6 l 5 3 尚需进一步研究的问题6 1 参考文献6 3 攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文6 6 附录i ：基于m a t l a b 的遗传算法程序6 7 附录i i ：基于m a t l a b 的基本蚁群算法程序”7 3 附录：基于m a t l a b 的基本粒子群算法程序7 7 附录i v ：基于模拟退火的粒子群算法m a t l a b 源程序一8 2 致 射8 8 一 自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究 第一章绪论 第一章绪论 1 1 拣选作业路径优化方法的研究背景 2 l 世纪全球经济新形势使企业面临着新的更多的挑战，市场范围的不断扩 大，竞争的加剧迫使企业寻求新的发展动力和竞争武器。企业的重点均投向了企 业的供应链物流管理上。随着经济和现代科技的不断发展，物流作为一个新 兴概念的提出，经过不断地发展和完善，在全球迅速成长为具有无限潜力和发展 空间的新型服务产业。现代物流业发展水平是衡量一个国家综合国力的重要标 志，正日益受到各国的重视。 在现代物流系统中，自动化立体仓库作为物流系统的一个核心和枢纽，是物 流系统实现物流合理化的关键所在，在国民经济中有着举足轻重的地位。自动化 立体仓库因为它的六大优点【l 】：( 1 ) 存储量大，占地面积小；( 2 ) 可迅速方便地 进行货物的入、出库作业；( 3 ) 便于实现仓库的机械化、自动化，从而可以节约 劳动力，减轻劳动强度，提高入、出库的作业效率和仓库周转能力；( 4 ) 提高了 库存管理的准确性和快速性，从而相对减少了库存量，减少了库存占有资金； ( 5 ) 缩短交货时间，增加了操作的安全性，降低了货物损坏率，提高了服务质 量；( 6 ) 提高了整个工厂企业的管理和生产效率，正在逐步替代面积利用率极低 且陈旧落后的平面仓库，这种替代促使仓储物流业的水平提高【2 】。自动化立体仓 库无论在运转，还是在管理上都显示出它的高效性、计划性和便利性，库容库貌 也得到改善，因此，自动化立体仓库目前正被越来越多的企业所重冽引。 自动化立体仓库自从2 0 世纪5 0 年代首次出现以来，由于它所具有的无比优 越性，因此得到了迅速的推广、应用与发展【4 】。现在，自动化立体仓库已经成为 现代物资存取技术与自动化技术相结合的高新技术产物，是物流自动化的显著标 志之一，是现代化大生产的必然产物。为满足现代生产与物流的需要，就必须采 用以计算机控制技术为主要手段组成的自动化立体仓库。立体仓库制造业在国外 已经发展成为一个新兴的高科技产业，取得了可观的经济效益。而我国对该课题 的研究起步较晚，尤其缺少对物流信息论、输送系统控制和优化调度的系统性理 论研究，使目前的自动化立体仓库不能实现物流信息化、最优化作业，大大降低 了操作效率，产生高投入、低运行速度和低效率的状态【5 】。 第一章绪论 1 2 拣选作业路径优化方法研究 从当前自动化立体仓库的技术结构来 设备技术和自动控制及通讯技术的完善， 作业优化尚未引起人们的高度重视，是一个未完全成熟的方面，因而未能使自动 化立体仓库的作用得到充分发挥。对自动化立体仓库进行优化管理、调度，可以 在不增加设备投资的情况下，减少作业时间，大大提高仓库的运行效率。 自动化立体仓库中有固定货架和旋转货架两大部分来存放货物，其中立体固 定货架占了相当大的比重，大多数货物存放在固定货架区，所以对自动化立体仓 库固定货架拣选作业路径进行优化，将极大地提高立体仓库的作业效率，同时它 也是自动化仓库技术发展的重要方面，在实际应用中具有十分重大的意义。另 外，固定货架拣选作业路径优化问题与实际中许多其他的组合优化问题具有一定 的代表性，是具有典型性的组合优化问题，因此对该问题的研究不仅具有重大的 实际意义而且具有很高的理论价值1 6 】。 针对自动化立体仓库固定货架堆垛机拣选作业路径优化问题，论文主要采取 群智能优化算法一遗传算法、蚁群算法和粒子群算法，进行编程，计算出合理 的拣选路径，使得堆垛机经过所有待拣选货位点后所花费的总时间代价最少。 1 3 拣选作业路径优化方法研究的现状与发展趋势 固定货架拣选作业问题非常复杂，它与旅行商问题( t s p ) 一样，属于n p ( n o n d e t e r m i n i s t i cp o l y n o m i a l ) 难题，不存在有效的多项式解法【7 - 9 。 对于固定货架拣选作业问题的优化算法有启发式算法( 包括邻近启发式、最 一邻近插入启发式、几何启发式) 、神经网络算法、弹性网算法和路径代数算法等 等。启发式算法规则简单、易于理解，所需计算时间较少，所得解在多数情况下 尚能满足一定要求，但有时解的质量较差，这些方法适用于对计算时间要求较高 时求解规模较大的问题；神经网络算法是一种新型优化算法，它能求得问题的局 部最优解，用于求解小规模问题时，优于启发式算法，当问题规模较大时，解的 质量不如采用启发式算法求得的解；弹性网算法作为一种求解旅行商问题的递推 算法，可用于求解各种规模的问题，一般说来，解的性能优于启发式算法，但当 问题的规模较大时，所需的计算时间较长：路径代数算法对同一问题，计算时间 较其它几种启发式算法明显增长，用于求解小规模问题时，一般可得到较好的 解，当问题的规模较大时，解的质量明显下降1 0 1 。 近年来，随着计算技术的发展，一些新的智能算法，如遗传算法【7 1 、模拟退 2 自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究 第一章绪论 火算法【8 】、禁忌搜索算法【9 】得到了迅速发展和广泛应用。蚁群算法是一种群智能 优化算法【1 ，应用该算法求解t s pi 口- j 题、分配问题、j o b s h o p 调度问题，取得了 较好的效果1 2 , 1 3 】。1 9 9 5 年e b e r h a r t 博士和k e n n e d y 博士提出了粒子群优化算法 【1 4 】。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且 在解决实际问题中展示了其优越性。 商允伟等【1 5 1 采用神经网络方法研究了自动化立体仓库的拣选作业优化问题， 给出能量函数，在网络初始化时引入合适的偏置，给出了参数选择的一般规则， 使解的质量得到大幅度提高。 李诗珍等【1 6 】分析了提高物流中拣选作业效率的关键问题在于优化拣选作业路 径，缩短行走距离，采用s 形启发式算法开发最短路径程序，通过计算机仿真分 析，证明了应用启发式方法的订单拣选的效率大于传统的订单拣选的效率。 宁春林等【1 7 】分析了固定货架拣选作业路径优化是典型的t s p 问题，在同基本 蚁群算法比较的同时，改进了蚁群的信息素更新方式，利用m a x m i n 蚁群算法解 决了该问题，利用仿真说明了改进算法的优越性，并提出把m a x m i n 蚁群算法应 用到立体仓库旋转货架路径优化的研究方向上。 田国会等【1 8 】采用了一种结合h o p f i e l d 网络模型的遗传算法，解决了自动化立 体仓库中固定货架拣选作业路径优化问题，在利用h o p f i e l d t a n k 神经网络的快速 局部搜索能力的同时，又利用了遗传算法的全局寻优特性，有效地获得全局优化 的拣选路径。 田国会等【i9 】针对自动化立体仓库固定货架系统中拣选作业优化问题的特点， 分析并设计了一种新型高效混合遗传算法。提出了多起点2 一最近点搜索算法进行 初始种群的构造，采用了一种新的自适应启发式变异方法，显著改善了原有遗传 算法的搜索能力。 田伟等【2 0 】研究了一种新型的改进l i n k e m i g h a n ( l k ) 算法，并将其应用于 固定货架的货物拣选优化过程中。实验仿真结果表明，用该算法能降低固定货架 对称和非对称拣选优化时间和空间计算的复杂度，快速、稳定地找出最优解，满 足了多次作业时待拣选货物数目变动范围较大的要求。 杨华等【2 1 】把堆垛机拣选作业归纳为旅行商问题，通过遗传算法计算堆垛机调 度的优化路线，此算法具有快速全局搜索能力，求解速度快，在物资拣选出入库 任务比较重的情况下，能迅速、合理安排堆垛机的行走路线，提高物资出入库的 效率。 汪长飚【2 2 】在自动化立体仓库分拣系统中，对拣选式作业的堆垛机拣取路径的 第一章绪论自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究 优化问题，建立了拣选路径的数学模型，明确定义了其目标函数以及约束条件。 通过对拣选路径优化问题的数学模型的分析，采用基于字符编码的混合遗传算法 来求解，并利用粒子群算法中位置迭代函数的结构，确定迭代时的交叉与变异的 概率。 郑欢【2 3 】提出蚁群算法和遗传算法相互之间进行并行修正的方法来实现遗传算 法和蚁群算法的结合，从相当程度上解决路径优化的早熟问题，并且大大提高了 优化的效率和精确度。针对自动化立体仓库本身的特点，对算法计算进行合理的 修正，从而从实际应用方面较全面解决自动化立体仓库的路径优化问题。 刘增晓等【2 4 】分析了自动化仓库堆垛机拣选作业的运行特点，构造了一种适合 工程应用、编程简单的环状拣选作业路径优化算法，并将该算法与最近邻居法和 混合遗传算法进行了分析比较，仿真实验和工程实际应用结果表明该算法能有效 提高系统的工作效率。 常发亮等【2 5 】通过分析自动化仓库拣选作业的工作特点，为自动化仓库拣选 作业创建了含装箱约束条件的多目标优化新型数学模型，用遗传算法对该数学 模型进行了求解，基于不可行程度和作业次数对遗传算法初始种群的生成进行 了改进。 郭春花等f 2 6 】针对自动化立体仓库固定货架系统拣选路径优化问题的特点，分 析并设计了一种新型混合遗传算法。构造初始种群时加入了一种补充算法，遗传 操作采用了一种受贪婪算法启发的交叉算子和倒位变异算子，显著改善了原有遗 传算法的搜索能力。 王罡等【2 7 】针对单巷道固定货架系统拣选作业过程，以存取时间最小为目标， 构建了含多个约束条件的拣选作业路径规划问题的数学模型。在基本蚁群算法基 础上，采取自适应调整算法参数、候选节点集合等改进措施，设计了一种改进的 蚁群算法对问题进行求解。 李梅娟等【28 】构建了含装箱约束条件的多目标货物拣选路径问题的数学模 型，并提出一种带选择算子、插入点操作和动态自适应调整算法参数的改进蚁 群算法。 孔祥卓【2 9 】根据自动化立体仓库堆垛机拣选作业的运动原理，建立了基于时间 最短的拣选路径数学模型，明确定义了其目标函数以及约束条件，通过对拣选路 径优化问题的数学模型的分析，采用免疫粒子群算法结合遗传算法来求解。 刘臣奇等【3 0 】构建了货物拣选路径问题的数学模型，设计了新型的改进蚁群算 法用于合理优化货物拣选路径以减少作业时间，并在算法中采取了三个改进措 4 自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究 第一章绪论 施，改善基本蚁群算法的搜索能力。候选节点集合策略和自适应调整算法参数能 有效提高算法的搜索速度，选择算子使问题的解始终保持最优。 s uc h w e nt z e n g 3 1 】分析了优化拣选作业路径的必要性，将神经网络和模拟退 火算法相结合发展了自动化立体仓库拣选的智能控制技术。 k i mb y u n gi n 等3 2 1 提出了基于分类的启发式算法和有效的基于聚类的算法来 解决旅行商问题。 k h o j a s t e hg h a m a r i 等【3 3 】研究了多巷道自动化立体仓库的拣选作业问题，提出 了用遗传算法这一优化方法来求解拣选总时间的最小值。 d u k i cg o r a n 等瞰】对拣选系统的路径选择和存储策略进行了深入的仿真分 析，提出对路径搜索和最优算法进行比较来确定拣选路径和存储策略的最佳 组合。 n o r b e r ta s c h e u e r t 3 5 】等对自动化立体仓库拣选作业总时间最小化问题进行建 模，该模型为在线非对称t s p 模型。在仿真环境下，对解决该问题的几种搜索算 法进行对比研究，来决定在实际问题中采取何种方案。 随着计算机及现代自动控制技术的发展，自动化仓库硬设备的技术和自动化 控制及通讯技术已经十分完善，今后更加关注的将是对自动化立体仓库进行优化 管理、调度，目前已有一些学者应用一些算法及仿真技术对这方面问题进行研 究，但每种算法都有其适用条件及局限性，以后发展的方向将是对算法进行改进 以及各种算法的综合应用。 1 4 论文主要内容 对自动化立体仓库进行优化管理、调度，可以在不增加设备投资的情况下， 减少作业时间，提高仓库的运行效率。从查阅的文献来看，目前在拣选作业路径 优化问题的研究中，很多研究集中在对优化算法的改进和综合应用，尽管优化效 果很好，但是有些研究无疑增加了算法的复杂度，计算的时间效率很差，所以研 究出简单有效适合于实际应用的算法是论文的研究内容之一。论文针对自动化立 体仓库固定货架堆垛机拣选作业路径优化方法进行研究，主要内容如下： 1 绪论。主要对论文的研究背景、目的及意义、国内外研究现状与发展趋势 作简要论述。 2 自动化立体仓库和拣选作业原理的研究。对自动化立体仓库的概念及发展 状况、基本组成、功能、特点、货位分配原则及拣选作业流程与原理进行了研 究，指出拣选作业问题类似于旅行商问题，给出了旅行商问题的数学模型。 第一章绪论自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究 3 群智能优化算法理论的研究。分别研究和分析了遗传算法、蚁群算法和粒 子群算法的基本原理与操作步骤，给出了算法的程序流程。 4 拣选作业路径优化方法应用研究。首先分别采用遗传算法、基本蚁群算法 和基本粒子群算法利用m a t l a b 软件编程对拣选作业路径进行仿真优化，求解拣选 作业路径优化问题；其次，将基本粒子群算法和遗传算法结合，利用遗传算法对 基本粒子群的计算结果进行优化，并提出了基于模拟退火的粒子群算法对拣选作 业路径优化问题进行求解；最后，对五种优化方法的结果进行比较分析，得出结 论。 5 总结与展望。对论文研究工作进行概要归纳，并指出有待于进一步研究的 问题。 1 5 小结 本章分析了自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究的背景，提出了研究 拣选作业路径优化的目的和意义，研究了目前国内外拣选作业路径优化方法的学 术成果并分析了其发展趋势，列出了论文的研究内容。 6 自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究 第二章自动化立体仓库和拣选作业原理的研究 第二章自动化立体仓库和拣选作业原理的研究 2 1 自动化立体仓库的概念及发展状况 自动化立体仓库又称自动化高架仓库和自动存储系统( a s r s 系统， a u t o m a t i cs t o r a g e r e t r i e v a ls y s t e m ) ，它是一种基于高层货架、利用电子计算机 进行控制管理、采用自动化存取输送设备自动进行存取作业的仓储系统。自动化 立体仓库是实现高效率物流和大容量储藏的关键系统，在现代化生产和商品流通 中具有举足轻重的作用。 自动化立体仓库系统最早在美国诞生。2 0 世纪5 0 年代初，美国出现了采用 桥式堆垛起重机的立体仓库；5 0 年代末6 0 年代初出现了司机操作的巷道式堆垛 起重机立体仓库；1 9 6 3 年美国率先在高架仓库中采用计算机控制技术，建立了第 一座计算机控制的立体仓库。日本在1 9 6 7 年制造出第一座自动化立体仓库，并 在此后的2 0 年间使这一技术得到广泛应用。进入2 0 世纪8 0 年代，自动化立体 仓库在世界各国发展迅速，使用范围涉及几乎所有行业。 我国对立体仓库及其物料搬运设备的研制开始并不晚，于1 9 6 3 年研制成第 一台桥式堆垛起重机。1 9 7 3 开始研制自动化立体仓库，由北京起重运输与机械研 究所与北京自动化研究所共同研制我国第一座自动化立体仓库，于1 9 8 0 在北京 汽车制造厂应用。到2 0 0 3 年为止，我国自动化立体仓库数量己超过2 0 0 座。 目前，自动化立体仓库在发达国家己经相当普遍。日本是自动化立体仓库发 展得最快、建造数量最多的国家。据有关资料统计，近年来日本每年约有上千座 各种类型的自动化立体仓库投入使用。据不完全统计，。美国拥有各种类型的自动 化立体仓库2 0 0 0 0 多座，日本拥有3 8 0 0 0 多座，德国拥有1 0 0 0 0 多座，英国有 4 0 0 0 多座，且向高度4 0 米以上的巨型立体仓库发展。现在自动化立体仓库的最 大起重量超过2 0 吨，起升高度达5 0 米，长度达2 0 0 米以上，速度达2 0 0 米 分。随着自动化立体仓库发展，目前自动化立体仓库在设计、制造、自动化控制 和计算机方面的技术日益成熟。 2 2 自动化立体仓库的基本组成 自动化立体仓库由多排的立体货架构成，还包括物资自动存取设备、输送系 统、堆垛机系统、旋转货架和伺服机系统、自动分拣系统、计算机管理与控制系 统等几部分，见图2 1 。 7 第二章自动化立体仓库和拣选作业原理的研究自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究 l21 1 货架2 有轨道巷道3 货架入库台4 堆垛机5 货架出库台6 升降台 7 智能输送车( a g v ) 8 出货台9 分拣口l o 入库台 图2 1 某自动化立体仓库构成图 固定货架部分一般由若干仓库巷道组成，每一个巷道由一台或者多台有轨道 巷道堆垛机进行操作。立体货架由存放物料的高层立体货架、货箱( 或托盘) 、 存取货物的巷道堆垛机构成，其中，货架是固定的，货物可以存放在托盘或货箱 内。高层货架一般是用于存储货物的钢结构。目前主要有焊接式货架和组合式货 架两种基本形式，托盘( 货箱) 是用于承载货物的器具，亦称工位器具。 旋转货架一般由多层可分别独立旋转的货架构成，每一层货架上有若干个货 格，并有一个或多个伺服机，当某个货架旋转至伺服机位置的时候，可以进行存 取操作，它适合于存放体积小，重量轻的货物。 堆垛机是可移动的机械部分，可沿上下导轨在巷道中( 两排货架之间) 做纵 向( x 向) 移动；堆垛机上设置的货叉可沿堆垛机的立柱导轨作高向( y 向) 升 降运动，在计算机控制下，x 向和y 向运动的组合，可使货叉在货架的任何格位 实现准确的定位功能，并在堆垛机运动时往左或往右作伸出或收回运动，用以实 现放置或取出托盘或货箱的功能。 智能运输车a g v ( a u t o m a t e dg u i d e dv e h i c l e ) 是指装备有电磁或光学自动导 8 自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究第二章自动化立体仓库和拣选作业原理的研究 引装置，能够沿规定的导引路径行驶， 及各种移载功能的运输小车。入库时， 库时，再负责将货物运送到相关位置。 光导向小车。 具有可编程功能与停车选择、安全保护以 由智能小车负责把货物送入指定位置；出 根据其导向方式分为感应式导向小车和激 输送机系统是立体仓库的主要外围设备，负责将货物运送到堆垛机上或从堆 垛机上将货物移走。输送机种类非常多，常见的有轨道输送机，链条输送机，升 降台，分配车，提升机，皮带机等。 自动控制系统主要负责驱动自动化立体仓库系统的各个设备，目前多采用现 场总线控制模式。 库存信息管理系统也称中央计算机管理系统，是自动化立体仓库系统的核 心。目前典型的自动化立体仓库系统均采用大型的数据库系统( 如o r a c l e ， a c e s s 等) 构筑典型的客户机服务器体系，可以与其他系统( 如e r p 系统等) 联网或集成【2 6 , 3 7 1 。 2 3 自动化立体仓库的功能 自动化立体仓库是生产物流的重要组成部分。生产物流是从原材料采购开 始，经过基本制造过程的转换活动，最后形成具有一定使用价值的产成品，并将 其运至成品库或用户的过程。物料经历的采购运进、入库验收、存放、加工制 造、进入成品库以及成品外运等一系列物料实体运送的动态流转过程，均包含了 存储环节。 自动化立体仓库的功能一般包括收货、存货、取货、发货以及仓库信息查询 等【3 8 】： ( 1 ) 收货是指仓库从原材料供应方或生产车间接受各种材料或半成品，供工 厂生产加工装配之用。 ( 2 ) 存货是指将卸下的货物存放到自动化系统规定的位置，一般是存放到高 层货架上。 ( 3 ) 取货是指根据需求情况从货架上取出所需的货物。 ( 4 ) 发货是将取出的货物按照严格的要求发往客户。 ( 5 ) 信息查询是指能随时查询仓库的有关信息，包括库存信息、作业信息以 及其他相关信息。 总之，自动化立体仓库可以对货物进行必要的拣选、组配，并根据具体需 要，有计划地将库存货物按指定的数量和时间要求送到合适的地点，满足均衡生 9 第二章自动化立体仓库和拣选作业原理的研究自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究 产的需要。 2 4 自动化立体仓库的特点 自动化立体仓库与传统仓库相比有着无法比拟的优越性，在提高生产效率、 实现仓储自动化方面起到了越来越大的作用。其特点主要体现在以下几个方面 【3 6 】： ( 1 ) 多层货架存储。使用多层货架存储货物，能充分利用仓库的地面和上层 空间，从而在设计环节减少了仓库的占地面积，在使用环节又可以大大减少货物 的储存面积，同时堆垛机的作业宽度减小，提高了仓库的面积和空间的使用效 率。 ( 2 ) 有非常好的货物保管质量。由于采用立体货架进行存储，货物在货架空 间内彼此之间不互相挤压，不同的货物在存取时互不干扰。而且由于采用机械化 作业，使得货物在运输过程中的完好性比较好，不容易发生破坏。 ( 3 ) 采用机械化自动存取。自动化立体仓库采用机械化存取方式，大大提高 了劳动生产率，减轻了仓库管理人员的工作强度，改善了工作环境，确保安全、 文明生产。同时，机械化使立体仓库的存取过程完全融入到企业的物流系统当 中，使物流系统的运行更加流畅有效。 ( 4 ) 整个仓库的运行完全由计算机控制。计算机能准确的对仓库中的各种信 息进行存储和管理，调控仓库中的堆垛机和智能运输车合理、高效率的运行，使 仓库的运行更加流畅。同时，通过计算机管理还能对仓库的仓储能力和库存信息 进行有效的评估，便于在以后的运行中进行合理的改进，合理减少库存，加快资 金周转，提高仓库的管理水平。 ( 5 ) 构成信息网络。自动化立体仓库是现代制造系统的重要组成部分，它可 以和企业的e r p 等系统相连接，实现企业信息管理的自动化，使物流系统与生产 制造、销售、财务等系统有机的联系起来，提高企业管理水平和经济效益。 2 5 自动化立体仓库的货位分配原则 对于自动化立体仓库，货位管理主要有两层含义，一是为待入库的货物分配 最佳货位，即入库货位分配；二是选择待出库货物的货位，即出库货位的确定。 但与传统仓库管理中的货位管理相比，自动化立体仓库在货位分配时考虑的因素 则要多得多。其中，主要的原则有【3 9 】： ( 1 ) 货位分区原则：根据货物出入库的频率和特性，将立体仓库划分区域， 不同类型的货物存放在不同区域，方便管理。 1 0 自动化立体仓库拣选作业路径优化方法研究 第二章自动化立体仓库和拣选作业原理的研究 ( 2 ) 均匀分布原则：将同一种规格的货物尽量均匀分散在不同的巷道进行存 放。这一原则可以使所有的堆垛机同时高速运行，防止某一台堆垛机损坏或巷道 发生阻塞而不能进行出入库操作，其目的是提高仓库的可靠性。 ( 3 ) 就近原则：为减少仓储作业设备运动的平均距离，选择离入库口和出库 口最近的巷道和最低的货位，安排货物的入库或出库。这样使出入库时间最短， 提高堆垛机工作效率。 ( 4 ) 先入先出，加快周转。即同种货物出库时，先入库者，先提取出库，避 免货物因长期积压造成锈蚀、变质、变形及其他损坏。 ( 5 ) 货架受力原n - 上轻下重，可以使货架受力稳定；分散存放，保证货架 受力均匀，防止货架因受力不均而发生变形。 2 6 拣选作业 2 6 1 拣选作业流程 自动化立体仓库的拣选操作流程通常是由堆垛机操作员先从仓库管理控制系 统取得一张打印的批量拣选作业任务表单，然后乘坐巷道堆垛机按照任务表单上 列出的每项存取拣选任务，通过手动或自动的操作方式，依次控制堆垛机从一个 己完成的任务点移动到下一个将要进行拣选的任务点。当任务表单上的所有任务 全部完成或者拣选货箱己放满时，将堆垛机开回到出入库站台处，卸下物资。作 业流程如图2 2 所示。 图2 2 拣选作业流程 2