自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化方法的研究

自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)(AS/RS)是現(xiàn)代工廠物流和CIMS中的重要環(huán)節(jié)，隨著現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，對(duì)自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)提出了更高的要求。本文將現(xiàn)代智能優(yōu)化理論的研究與AS/RS應(yīng)用相結(jié)合，以進(jìn)一步完善倉(cāng)儲(chǔ)的智能化管理、提高系統(tǒng)整體效率為目標(biāo)，開展自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化方法的研究，對(duì)提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行質(zhì)量都具有重要的理論和實(shí)際意義。 AS/RS是一個(gè)離散的、隨機(jī)的、動(dòng)態(tài)的、多因素、多目標(biāo)的復(fù)雜系統(tǒng)，對(duì)AS/RS的智能化管理將導(dǎo)致復(fù)雜的系統(tǒng)優(yōu)化問題。傳統(tǒng)的方法求解過程不僅時(shí)間較長(zhǎng)、成本較高，而且很難求得最優(yōu)解。本文通過采用智能優(yōu)化遺傳算法(GA)和基于群集智能的蟻群算法(ACO)對(duì)AS/RS的若干優(yōu)化問題進(jìn)行研究，提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法并進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證。論文主要工作如下： 1．針對(duì)AS/RS輸送系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行時(shí)導(dǎo)致設(shè)備資源利用沖突和自動(dòng)導(dǎo)引小車(AGV)的任務(wù)分配問題，建立了考慮多個(gè)復(fù)雜約束條件的AGV優(yōu)化調(diào)度問題的多參數(shù)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。將局部搜索技術(shù)引入標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法中，提出了帶有局部搜索的混合遺傳算法。該算法解決了局部搜索中尋找高效鄰域結(jié)構(gòu)的技術(shù)難題，能夠搜索到問題的全局解，有效地解決了輸送系統(tǒng)出現(xiàn)的死鎖和瓶頸效應(yīng)問題。 2．針對(duì)貨物存取頻繁和存儲(chǔ)貨位動(dòng)態(tài)變化問題，建立了固定貨架系統(tǒng)貨位分配優(yōu)化問題的多目標(biāo)模型；針對(duì)分配模型各目標(biāo)存在相互沖突不存在唯一的最優(yōu)解，提出了基于Pareto最優(yōu)和小生境技術(shù)的改進(jìn)遺傳算法。該算法除了常規(guī)遺傳操作以外，設(shè)計(jì)了Pareto解集過濾器和小生境技術(shù)，求得均勻分布的Pareto最優(yōu)解集，較好地解決了貨位分配多目標(biāo)優(yōu)化問題，并為AS/RS提供多種動(dòng)態(tài)優(yōu)化解決方案。 3．為進(jìn)一步提高AS/RS效率需要解決大規(guī)模入/出庫(kù)揀選作業(yè)的路徑規(guī)劃問題。本文首先針對(duì)水平分層旋轉(zhuǎn)貨架系統(tǒng)的特點(diǎn)構(gòu)建了揀選作業(yè)路徑規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型。然后針對(duì)不同設(shè)備配置下的固定貨架系統(tǒng)，定義了單巷道固定貨架揀選作業(yè)問題(SAOPP)和多巷道固定貨架揀選作業(yè)問題(MAOPP)；分別構(gòu)建了SAOPP路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型和作業(yè)次數(shù)不確定的MAOPP路徑規(guī)劃的多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型。針對(duì)ACO算法求解路徑規(guī)劃問題存在容易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象，提出了自適應(yīng)動(dòng)態(tài)改變信息素?fù)]發(fā)系數(shù)的策略；針對(duì)ACO算法求解大規(guī)模路徑規(guī)劃問題時(shí)存在的收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)的缺陷，提出了候選點(diǎn)集合策略、動(dòng)態(tài)插入點(diǎn)策略及選擇算子的策略。實(shí)驗(yàn)證明用本文設(shè)計(jì)的新型改進(jìn)ACO算法求解大規(guī)模路徑規(guī)劃問題時(shí)，能快速得到近似最優(yōu)解。 4．為驗(yàn)證本文建立的優(yōu)化模型和提出的求解方法的有效性，結(jié)合一個(gè)實(shí)際的應(yīng)用對(duì)象進(jìn)行了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和應(yīng)用分析。結(jié)果表明：所建立的數(shù)學(xué)模型和相應(yīng)的優(yōu)化算法完全可以應(yīng)用于實(shí)際自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中，可以達(dá)到了減少企業(yè)物流成本，提高倉(cāng)儲(chǔ)整體效益的目的。 本文得到了國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、遼寧省高等學(xué)校優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目和遼寧省高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃項(xiàng)目的支持 。2100433B

副題名

外文題名

Research of optimization methods on automated storage and retrieval systems

導(dǎo)師

陳雪波指導(dǎo)

學(xué)科專業(yè)

控制理論與控制工程

學(xué)位級(jí)別

博士論文

學(xué)位授予單位

大連理工大學(xué)

學(xué)位授予時(shí)間

2008

關(guān)鍵詞

物流 物資管理 倉(cāng)庫(kù)管理 自動(dòng)化技術(shù)

館藏號(hào)

F253.4

館藏目錄

2009\F253.4\6

利用自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)可持續(xù)地檢查過期或找?guī)齑娴漠a(chǎn)品，防止不良庫(kù)存，提高管理水平。自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)能充分利用存儲(chǔ)空間，通過計(jì)算機(jī)可實(shí)現(xiàn)設(shè)備的聯(lián)機(jī)控制，以先入先出的原則，迅速準(zhǔn)確地處理物品，合理的進(jìn)行庫(kù)存管理及數(shù)據(jù)處理。

內(nèi)容介紹

《知識(shí)型智能優(yōu)化方法研究》講述了：最優(yōu)化技術(shù)在科學(xué)和工程等領(lǐng)域都有著非常廣泛的應(yīng)用，受到了理論界和工程界的熱切關(guān)注和深入研究；優(yōu)化理論與算法的研究已成為一個(gè)具有理論意義和應(yīng)用價(jià)值的熱點(diǎn)課題。智能優(yōu)化方法模仿自然現(xiàn)象的運(yùn)行機(jī)制而產(chǎn)生，為解決復(fù)雜工程問題提供了新思路和新手段。實(shí)際優(yōu)化問題的復(fù)雜度越來越大，對(duì)優(yōu)化算法性能的要求也越來越高。最優(yōu)化理論領(lǐng)域的“無免費(fèi)午餐”定理說明算法混合是有效提高優(yōu)化性能的一種手段，將各種算法有效地集成起來構(gòu)成新的高效的優(yōu)化方法是一個(gè)非常有價(jià)值的研究方向。

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