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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开了一种基于AGVs的智能仓储批量分拣优化方法，属于智能仓储调度优化技术领域。构建多AGVs批量分拣数学模型；在迭代改进分拣优化的利用待分拣订单位置与覆盖区间，基于贪心策略提出具有动态边界的初始解生成算法。综合考虑同一AGV中订单间的内聚度与离散度，从局部调整、选择性调整、全局调整三个角度分别提出三种不同的迭代改进策略，并对三种策略所适用的智能仓储规模进行分析与验证。分拣模型充分考虑了货架布局的多样性、订单构成的通用性、以及AGV行驶路径的规范性，更加适用于实际智能仓储分拣需求。优化方法对于具有不同规模、不同分布的货架及订单都能够高效地进行分拣，为实际智能仓储应用提供可适配的柔性支撑。

主权项：1.一种基于AGVs的智能仓储批量分拣优化方法，其特征在于，构建模型如下：所述智能仓储由线性排列的若干货架组成，货架号依次递增，有oNum个订单{o1,o2,…,ooNum}均等分批装载到vNum台AGV上进行运输；任一订单oi可包含一个或若干个货物，同一订单的不同货物存放于不同的货架上；每台AGV根据其所分配到的订单，到对应货架获取相应的货物，AGV的行驶距离是其获取的所有货物中最大货架号与最小货架号的差；以最小化所有AGV行驶距离为优化目标， 公式1表示基于AGV的批量分拣模型的优化目标，公式2所示Hi是第i台AGV所达最大货架号，公式3所示Li是第i台AGV所达最小货架号，公式4中xij为决策变量，当订单oi分配到第j台AGV时，xij的值为1，否则为0，公式5表示每台AGV均等分批的订单数量，公式6表示每个订单只能分配给一台AGV运输；所述方法包括基于贪心策略的动态边界初始解生成阶段和基于订单特征的多角度迭代改进阶段；所述基于贪心策略的动态边界初始解生成阶段，在待分配订单选择具有最小覆盖区间的订单为核心订单，以核心订单的最小货架号和最大货架号为边界，计算其余订单边界相对于核心订单边界的增量，每次选择具有最小增量的订单加入同一AGV并对边界进行更新；所述基于订单特征的多角度迭代改进阶段，计算初始解中各AGV订单间的内聚度与离散度，依次从局部调整、选择调整、全局调整多个角度对初始解进行迭代改进；局部调整根据每个AGV的中心货架号的接近程度对AGV聚类，采用基于边界订单交换的邻域算法对聚类后每一组AGV集合中的订单进行交换；选择调整考虑每个AGV中订单的集中程度，使用最小惩罚值来选出最合适交换的订单同时避免订单离散化；此外基于订单之间的覆盖关系制定订单交换的优先级，交换订单；全局调整以模拟退火为搜索框架，综合利用订单的内聚度与离散度对初始解改进，利用内聚度对AGV边界订单进行交换引导初始解逐步向最优解更新；当解陷入局部最优时，设计概率替换策略利用离散度对解空间进行扰动，从而寻求新的有前景的区域。

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百度查询： 南京邮电大学 一种基于AGVs的智能仓储批量分拣优化方法