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浙江大学学报(工学版)
浙江大学学报(工学版)  2023, Vol. 57 Issue (11): 2188-2199    DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2023.11.006
机械工程     
四向穿梭车仓储系统复合作业调度优化
许丽丽1(),詹燕1,*(),鲁建厦1,郎一丁2
1. 浙江工业大学 机械工程学院，浙江 杭州 310032
2. 宁波富佳实业股份有限公司，浙江 宁波 330200
Compound operation scheduling optimization in four-way shuttle warehouse system
Li-li XU1(),Yan ZHAN1,*(),Jian-sha LU1,Yi-ding LANG2
1. College of Mechanical Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310032, China
2. Ningbo Fujia Industrial Co. Ltd, Ningbo 330200, China
 全文: PDF(1485 KB)   HTML
摘要：

为了提高仓储系统作业效率，对四向穿梭车仓储系统复合作业开展调度优化研究. 在四向穿梭车和提升机采用复合作业完成任务的基础上，考虑设备在水平方向和垂直方向的协同作业特性. 通过四向穿梭车和提升机开始和结束作业时间以及开始作业层数之间的联系，在不同作业模式下进行讨论，从而构建以出入库作业时间最短为目标的数学模型. 提出基于任务分类的方法对遗传算法的种群进行初始化，随后在该方法的基础上完成种群的交叉和变异来求解模型，进而得出系统的最优任务分配及排序. 通过实例分析四向穿梭车数量及单双台提升机对系统作业效率和成本的影响，验证基于任务分类的遗传算法的有效性，结果表明该算法至少提高10.3%的作业效率.
关键词： 四向穿梭车仓储系统;  调度优化;  复合作业;  任务分类;  遗传算法    
Abstract:

The compound operation scheduling optimization in four-way shuttle warehouse system was studied to improve the efficiency of storage system operations. A mathematical model was established with the goal of minimizing inbound and outbound operation times to optimize the scheduling problem of the system. This model was based on the combined operation of a four-way shuttle and an elevator, and the collaborative operation characteristics in both horizontal and vertical directions were considered. Furthermore, the model was analyzed under various operating modes by examining the connection between the start and end operation times of the four-way shuttle and the elevator, as well as the starting operation tiers. The method based on the task classification was proposed to initialize the population of the genetic algorithm. The crossover and the mutation of the population were completed to solve the model, and then the task allocation and sequence of the system were optimized. Some experiments were conducted to verify the effectiveness of the improved genetic algorithm. The influence of the number of four-way shuttles on the operation time and system cost was analyzed, and the operation efficiencies of single and double elevators in the system were compared. The effectiveness of the genetic algorithm based on the task classification was verified, and the results showed that the operation efficiency was improved by at least 10.3%, by using the proposed algorithm.
Key words: four-way shuttle warehouse system    scheduling optimization    compound operation    task classification    genetic algorithm
收稿日期: 2022-12-09 出版日期: 2023-12-11
CLC:  TP 391  
基金资助: 浙江省尖兵研发攻关计划资助项目（2023C01063）；浙江省重点研发计划资助项目（2018C01003）
通讯作者: 詹燕     E-mail: 2111602062@zjut.edu.cn;yzhan@zjut.edu.cn
作者简介: 许丽丽（1994—），女，博士生，从事智能仓储系统调度研究. orcid.org/0000-0003-4970-9427. E-mail： 2111602062@zjut.edu.cn
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许丽丽
詹燕
鲁建厦
郎一丁

引用本文:

许丽丽,詹燕,鲁建厦,郎一丁. 四向穿梭车仓储系统复合作业调度优化[J]. 浙江大学学报(工学版), 2023, 57(11): 2188-2199.

Li-li XU,Yan ZHAN,Jian-sha LU,Yi-ding LANG. Compound operation scheduling optimization in four-way shuttle warehouse system. Journal of ZheJiang University (Engineering Science), 2023, 57(11): 2188-2199.

链接本文:

https://www.zjujournals.com/eng/CN/10.3785/j.issn.1008-973X.2023.11.006    或    https://www.zjujournals.com/eng/CN/Y2023/V57/I11/2188

图 1  四向穿梭车仓储系统示意图
图 2  四向车系统复合作业路径示意图
图 3  四向车在 $ z(u) = z(v) $时完成空载作业路径图
图 4  2台提升机路径示意图
图 5  改进遗传算法流程图
图 6  染色体示例
图 7  第1层染色体交叉操作示意图
序号 入库货位 序号 出库货位
1 （?10，4，3） 1 （7，19，2）
2 （?1，5，4） 2 （8，9，3）
3 （?8，7，2） 3 （8，3，3）
4 （?9，7，4） 4 （2，17，2）
5 （5，2，3） 5 （9，7，4）
6 （?7，7，1） 6 （6，10，4）
7 （10，7，4） 7 （?10，19，2）
8 （?4，12，3） 8 （2，7，2）
9 （4，8，5） 9 （?5，7，5）
10 （3，8，5） 10 （9，19，5）
11 （?9，17，4） 11 （?4，7，4）
12 （7，12，4） 12 （4，17，3）
13 （?7，3，5） 13 （10，8，1）
14 （2，7，1） 14 （?10，5，1）
15 （10，7，2） 15 （4，13，5）
16 （?5，15，5） 16 （?7，2，1）
17 （?1，7，3） 17 （6，7，4）
18 （?7，15，1） 18 （2，15，1）
19 （?7，7，3） 19 （4，14，1）
20 （2，7，4） 20 （8，4，2）
表 1  出入库任务列表
编号 装载货位 编号 装载货位 编号 装载货位
1 (3, 3, 5) 9 (2, 6, 3) 17 (3, 17, 1)
2 (5, 7, 3) 10 (5, 6, 3) 18 (5, 2, 5)
3 (3, 16, 1) 11 (5, 2, 4) 19 (5, 3, 3)
4 (4, 2, 4) 12 (9, 9, 3) 20 (?10, 3, 4)
5 (1, 11, 3) 13 (?10, 2, 3) 21 (5, 2, 1)
6 (2, 14, 3) 14 (6, 17, 4) 22 (4, 7, 5)
7 (2, 13, 3) 15 (5, 2, 2) 23 (5, 5, 2)
8 (7, 7, 4) 16 (5, 3, 4) 24 (?4, 4, 4)
表 2  初始状态下的装载货位
m TZ/s TW/s TM/s TC/s
1 186.36 0 73.43 186.36
2 104.40 47.70 65.16 152.10
63.20 88.90
3 67.90 61.22 59.35 129.12
42.24 86.88
35.30 93.82
4 24.06 95.47 64.86 119.53
51.93 65.20
55.90 63.63
64.60 54.93
表 3  不同四向车台数下IGA优化的系统作业时间
图 8  不同四向车台数下的成本
编号 作业顺序
1 3-6, 4-7,19-11,14-16,15-8,17-12
2 2-1,10-3,20-5,9-15,16-14,7-10
3 8-4,13-9,12-18,11-17,5-2,6-19,18-13
表 4  四向车台数为3时的作业顺序
no 算法 AVE/s δ/% VAR
20 IGA 188.12 11.9 4.60
GA 213.54 6.78
50 IGA 286.90 12.3 3.52
GA 327.31 4.38
70 IGA 416.67 16.3 5.57
GA 467.80 7.86
100 IGA 724.30 10.3 6.67
GA 787.20 9.65
200 IGA 2068.70 15.7 10.39
GA 2302.67 16.74
500 IGA 5643.20 17.0 14.60
GA 6096.10 19.30
表 5  不同订单规模下算法优化结果
图 9  订单规模为500时算法迭代图
图 10  订单规模为200时算法优化的系统作业时间
图 11  不同订单规模不同提升机台数下完成任务时间
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