[发明专利]一种基于MAS的自动化集装箱码头堆场双ARMG调度方法有效

专利信息
申请号: 201710931186.6 申请日: 2017-10-09
公开(公告)号: CN107704960B 公开(公告)日: 2021-07-20
发明(设计)人: 魏亚茹;朱瑾;王洋洋 申请(专利权)人: 上海海事大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/08;G06Q50/30;G06N3/00
代理公司: 上海三和万国知识产权代理事务所(普通合伙) 31230 代理人: 陈伟勇
地址: 201306 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明涉及集装箱运输领域,特别是涉及一种用于自动化集装箱码头堆场轨道式龙门起重机(ARMG)对进出口集装箱调度的方法,包括自动化集装箱码头堆场装卸设备、信息Agent,船舶Agent,堆场Agent,优化Agent和用户Agent。所述双ARMG调度系统抽象为具有一系列行为和属性的智能体,依据各智能体之间相互独立又通过信息共享相互协作完成双ARMG的调度。
搜索关键词: 一种 基于 mas 自动化 集装箱码头 堆场 armg 调度 方法
【主权项】:
一种基于MAS的自动化集装箱码头堆场双ARMG调度方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一、判断当前任务是装载出口箱还是卸载进口箱;若当前任务是装载出口箱,则执行步骤二,否则,执行步骤八;步骤二、船舶请求装载出口箱,经船舶Agent发送装载出口箱请求给堆场Agent和用户Agent,同时实时查询堆场状态功能;步骤三、堆场Agent收到船舶Agent发送的请求信息后,向用户Agent发送请求确认信息,并查询堆场箱区的数据库获取目标集装箱的准确位置并返回给船舶Agent;步骤四、船舶Agent通过查询堆场箱区的数据库获取目标箱所在位置状态,判断目标箱上方是否有箱,若无,则发送提箱号、当前贝位、排、层状态等数据给优化Agent进行双ARMG优化调度,采用遗传蚁群融合算法对双ARMG调度的算法步骤如下:1)首先定义目标函数和适应度函数,然后加入一个虚拟点随机生成一组实数编码;2)根据适应度函数选择父代X、Y,对X、Y进行选择、交叉、变异操作生成若干组优化解;3)初始化蚁群算法中的参数,并根据优化解生成信息素初始分布;4)选择靠近两个ARMG初始位置最近的集装箱作为m只蚂蚁路径的起点;5)由出口集装箱的位置和调度规则采用集装箱任务间的转移概率和蚂蚁当前任务转移到下一任务的概率转移函数逐渐确定后续的集装箱任务:P(k)=[τ(i,k)]α·[s(i,k)]β,i∈tabu,k∈allow  (1)P(i,j)=[τ(i,j)]α·[s(i,j)]βΣj∈allow[τ(i,j)]α·[s(i,j)]β,j∈allow---(2)]]>式中,P(k)表示蚂蚁在集装箱k处的概率值;s(i,k)表示集装箱任务k的评分值;τ(i,k)为信息素矩阵中第i行第k列的值;tabu为禁忌表记录已访问的任务;allow为未访问任务的集合;α为信息重要度因子;β为启发式函数重要度因子;调度规则为:ARMG的重进重出r1,即当前任务若为卸载任务,则下一个任务希望是装载任务,其权重值为g1;ARMG与任务的起始位置的距离r2,其权重为g2;任务的性质,接力任务或主任务为r3,其权重为g3;翻箱r4,其权重为g4;根据公式得到任务I的评分,其中r1,r3,r4为0‑1变量;6)当所有蚂蚁完成一次路径巡访,即完成一次搜索后需要进行信息素更新。根据下面两个式子进行信息素更新:τ(t+1)(i,j)=(1‑ε)·τt(i,j)+ε·Δτ(i,j),0<ε<1  (3)Δτ(i,j)=ΣqΔτq(i,j)---(4)]]>式中,τ(t+1)(i,j)表示第t+1次搜索中任务i与j之间的信息浓度;Δτ(i,j)表示蚁群任务i与j之间释放信息素浓度;ε表示信息素的挥发程度,τt(i,j)表示第t次搜索中任务i与j之间的信息素浓度;Δτ为一个矩阵,表示蚁群在任务间释放的信息素浓度矩阵;Δτq(i,j)表示第q只蚂蚁在任务i和j之间释放的信息素浓度;7)剔除不满足两ARMG之间具有2个贝位的安全距离的约束和不满足路径要求的解;8)重复上述步骤,更新信息素和剔除不满足条件的解,当算法运行次数达到设定值时,停止计算,输出最优解和最优目标值;若目标箱上方有集装箱,则先发送提箱号、当前贝位状态等数据给优化Agent进行翻箱落位优化计算,然后再进行双ARMG调度优化进行调度作业;翻箱落位优选计算如下:首先对该算法做出以下假设:翻箱在同贝内进行;提箱序列;和贝内箱分布已知;提箱过程中贝内无新箱进场;采用下述两个公式选取翻箱增加量最小的考察栈为翻箱最佳落箱位;E(e,n)=Σpro=1n-1p(e,n,pro)*[0+E(e-1,pro)]+Σpro=n+1Np(e,n,pro)*[1+E(e-1,n)],e≥1---(5)]]>p(e,n,pro)=2*proN(N-1)-2b*na---(6)]]>式中,e为剩余空箱数;n为栈内箱号最小编号;pro为非考察栈内箱编号;p(e,n,pro)为箱pro翻倒到考察栈可能性代表值;a为候选栈最小箱序总和,候选栈就是指除当前翻倒箱以外的贝内其他栈;b为考察栈箱序总和;E(0,n)=0;步骤五、优化Agent返回优化结果给堆场Agent,堆场Agent输出优化结果并发送结果给用户Agent,然后更新目标箱所在贝、排、层的状态及堆场箱区数据库;步骤六、判断是否需要翻箱,若需要翻箱,则重复步骤三和步骤四直至可直接提取到目标箱为止,然后对目标箱进行调度;若无需翻箱,则直接对目标集装箱进行调度;并更新堆场的箱位信息,当前任务调度结束;步骤七、判断下一集装箱任务,若下一任务是卸载进口箱,则执行步骤八;若下一任务是装载出口箱,则执行步骤二;否则执行步骤十二;步骤八、船舶请求卸载进口箱,经船舶Agent发送卸载进口箱请求给堆场Agent和用户Agent;步骤九、堆场Agent收到船舶Agent发送的请求信息后,向用户Agent发送确认请求,并查询堆场箱区数据库获取进口箱存储选位初始调度方案等优化数据,向优化Agent发送进口箱存储选位和双ARMG调度优化请求和相关数据;其中,进口箱存储选位如下:进口箱存储选位分为两个阶段,形成两级调度;第一级,在滚动调度基础上,首先根据预约进口箱信息根据启发式算法为即将进入堆场的进口箱优化分配箱位,形成初始调度方案;第二级,当进口箱进入堆场时和出口箱出堆场时,根据动态装卸载进出口箱信息进一步优化初始调度方案中的进场箱箱位,生成再调度方案,根据实时调度,更新再调度初始方案;步骤十、优化Agent收到堆场Agent发送的优化请求及相关数据后,对进口箱存储选位进行优化及双ARMG调度进行优化,并返回计算结果给堆场Agent;步骤十一、堆场Agent收到优化Agent发送的结果,输出进口箱存储选位和双ARMG调度优化结果并将其转发给用户Agent,然后更新箱区数据库;步骤十二、判断预约箱量是否调度完毕,若调度完毕,则发送消息给消息Agent进行下一轮滚动调度,得到初始调度方案;否则执行步骤七。
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