[发明专利]一种自动化集装箱码头AGV智能化调度方法

说明书

本发明公开了一种自动化集装箱码头AGV智能化调度方法，以贝位和箱区为节点，以存在调度任务关系的箱区和贝位之间的距离为边，构造AGV调度模型，并以构造的AGV调度模型取最小值为目标函数，采用遗传算法求解AGV最优路径；本发明给出了一个在有限AGV数量情况下，尽可能提高AGV利用率的路径优化模型，基于该模型可以根据AGV的作业状态与预期作业时间进行AGV路径规划，实现最短无效作业时间的AGV路径优化，能更有效减少AGV的空驶及等待时间；采用遗传算法计算，可以根据装卸船的集装箱位置和时间的推移，对AGV路径进行实时计算与优化，具有较好的全局计算性能，可有效防止计算过程收敛于局部最优解。

技术领域

本发明属于自动化集装箱码头技术领域，具体地说，是涉及一种自动化集装箱码头AGV智能化调度方法。

背景技术

集装箱码头水平运输多以集卡为主，集卡车队的路径规划过程中，距离是非常重要的参数，为了减少集卡的燃油消耗以及提高相同燃油成本下的集卡作业量，在路径规划时，要优先考虑长度最短的路径。为了保证集卡行驶路径最短，则必然造成集卡等待岸桥或轨道吊的情况。

自动化集装箱码头中，水平运输以AGV(自动导引车)为主，AGV 使用电力驱动，机会充电，无续航限制，在其路径规划中不需要考虑燃油消耗带来的高昂成本，电力成本低廉。

在目前自动化码头AGV水平运输系统的研究阶段，主要采用贪婪算法计算路径最优解，但是该算法存在陷入局部最优解的问题，在 AGV数量较少时计算结果较为准确，但是随着AGV数量增多，该算法对全局性调度的劣势越明显，会出现个别AGV路径极佳的同时其他 AGV路径明显增长，而随着码头规模的扩大，AGV数量需要几十台甚至上百台，基于贪婪算法的路径规划方法已经不能满足要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自动化集装箱码头AGV智能化调度方法，给出一个在有限AGV数量情况下，尽可能提高AGV利用率的路径优化模型，一方面，基于该模型可以根据AGV的作业状态与预期作业时间进行AGV路径规划，实现最短无效作业时间的AGV路径优化，能更有效减少AGV的空驶及等待时间，在同等作业量的情况下，可以使用更少的AGV实现相同的效率；另一方面，采用遗传算法计算，可以根据装卸船的集装箱位置和时间的推移，对AGV路径进行实时计算与优化，具有较好的全局计算性能，可有效防止计算过程收敛于局部最优解。

本发明采用以下技术方案予以实现：

提出一种自动化集装箱码头AGV智能化调度方法，包括：以贝位和箱区为节点，以存在调度任务关系的箱区和贝位之间的距离为边，构造AGV调度模型：以F取最小值为目标函数采用遗传算法求解AGV最优路径；其中，p为计划作业周期内所有调度任务的总数；t_ij为AGV完成调度任务i后到开始执行调度任务j之前的时间间隔；x_ij在AGV先执行调度任务i后执行调度任务j时取值为1，否则取值为零。

进一步的，所述构造的AGV调度模型的约束条件为：

取1时AGV a先执行任务i,

取1时AGV执行完任务后结束工作；

其中，t_i为AGV执行调度任务i的开始时间，g_i为AGV完成调度任务i的运行时间，N为每一计划作业周期内需要AGV总数量。

进一步的，所述遗传算法的基因编码步骤中，将执行调度任务 i相对应的AGV的编号作为基因x_i的取值。

进一步的，所述遗传算法的适应度函数采用所述目标函数作为判别标准。