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    基於群智能算法的倉庫揀選路徑優化

      信息來源:   發布時間:2021-07-22  點擊數:

    長期以來, 訂單揀選被認為是倉庫作業中勞動密集度最高, 成本最高的環節, 占倉庫總運營費用的55%用於這一環節[1]。訂單揀選領域主要的研究有布局設計[2], 貨位分配[3], 作業分區[4], 訂單捆綁[5]和路線算法[6]。傳統的路徑規劃方法有柵格法[7]、可視圖法[8,9]、和自由空間法[10]等, 這些傳統的方法存在計算效率低不適用於高維度優化的缺陷[11]。群智能算法[12]作為一種新型的源於大自然仿生類算法, 成功應用於一些實際問題, 如商旅問題、分配問題、加工車間調度問題和網絡設計問題等, 取得一係列較好的實驗結果[13,14,15]。群智能算法的特點是並行性和簡單性。本文首先以群智能控製係統 (Insect Intelligent Control System, I2CS) 為架構, 通過群智能算法並行性和簡單性的特點對倉庫揀選路徑進行優化, 提高倉庫揀選環節的工作效率。

    1 群智能控製係統架構

    1.1 集散式控製係統

    集散式控製係統 (Distributed Control System, DCS) 是20世紀70年代中期誕生的, 是數字技術、微電子技術、通信技術、屏幕顯示技術與過程控製技術緊密結合的新一代控製係統新模式[16]。本文主要以建築中的集散式控製係統為例作為比較。

    特點: (1) 麵向設備子係統; (2) 需要配置數據的地理位置信息, 建立控製邏輯網絡; (3) 跨專業:建築、暖通、照明、給排水、電梯、視頻監控、安防、消防、IT等專業。

    存在問題: (1) 跨子係統集成困難, 信息孤島, 協議不兼容; (2) 需要大量的組網配置工作 (10萬m2建築, 幾萬個信息點和傳感器等實物的人工校對工作) ; (3) 設備專業和IT專業的知識難以融合。

    1.2 群智能控製係統

    群智能控製係統I2CS是清華大學建築節能研究中心開發的一種新型控製係統, 群智能控製係統以現場的智能末端設備和智能傳感器、智能執行器為網絡節點, 各節點地位平等, 通過自組織的方式與其他節點構建無中心網絡拓撲, 計算模式為各節點的本地獨立運算以及相鄰節點間基於信息互傳的協同運算, 實現同等於集中式計算的效果[17,18]

    特點: (1) 基於智能空間控製單元、控製子係統的智能終端; (2) 麵向空間:網絡結構與空間位置網絡一致; (3) 支持標準化的分布式計算能力, 支持基於分布式任務的多任務同步處理。

    解決的問題: (1) 實現機電一體化, 解決局部跨設備子係統的集成問題; (2) 網絡結構與空間位置網絡一致, 大幅度降低組網配置工作; (3) 降低建築設備專業人員的IT技術門檻。

    1.3 倉庫管理群智能控製係統

    倉庫管理群智能控製係統包括分布在各個空間區域智能控製器、智能傳感器、移動或固定的智能執行器。如圖1所示, 智能控製器、智能傳感器和智能執行器通過485總線或Wi-Fi連接, 形成無中心扁平化的網絡。建立分布於設定區域範圍內的多個不同類型的倉位的無中心自組織控製網絡, 以總能耗最小、總運行效率最高和總費用最少為目標, 實現倉庫管理控製係統的優化運行。與現有技術相比, 實現倉庫管理係統的自組網、控製設備的即插即用、基於群智能算法的全局優化控製。

    圖1 倉庫管理群智能控製係統架構

    圖1 倉庫管理群智能控製係統架構   下載原圖


    2 群智能算法

    群智能算法是一種概率搜索算法, 其思路就是模仿自然界中生物群例如蟻群、鳥群和魚群等覓食的過程, 衍生出了以下三種算法:蟻群算法 (Ant Colony Optimization, ACO) 、微粒群算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 和人工魚群算法 (Arti-ficial Fish-swarm Algorithm, AFA) 。

    2.1 算法結構

    正如上文對群智能架構及算法特點和性能的分析比較, 本文基於群智能控製係統, 提出一種倉庫揀選路徑優化的群智能算法。通過利用群智能控製係統的自組織、即插即用等特點結合蟻群算法在信息素指導情況下求解的快速性和精確性, 從而實現揀選路徑的全局優化。該算法的基本結構如2所示。

    2.2 采用並行蟻群算法求解最優路徑

    蟻群算法實質是一種使用信息正反饋機製的算法, 一旦具有正確的初始信息素作為引導, 蟻群就能夠快速地收斂於最優解。具體內容包括:

    圖2 算法結構

    圖2 算法結構   下載原圖


    (1) 信息素的表示

    “信息素”分布在相鄰兩個點的連線上, 通往路徑上障礙連線的信息素為0。螞蟻從起始點開始搜索, 螞蟻的每一步搜索的方向是與其當前所在點相鄰的上、下、左、右4個方位的點上。t時刻每一自由點i到其相鄰自由點j的信息素的值為τij (t) 。

    (2) 路徑點的選擇

    t時刻螞蟻k選擇下一個點的轉移概率由以下公式確定:

     


    其中, ηij (t) 為啟發函數, α為信息素的重要程度因子;β為啟發函數重要程度因子;allowk (k=1, 2, …, m) 為螞蟻k待訪問點的集合。

    (3) 信息素的更新機製

     


    其中, △τkij表示第k隻螞蟻在點i與點j連接路徑上釋放的信息素濃度, △τij表示所有螞蟻在點i與點j連接路徑上釋放的信息素濃度總和。

     


    其中, Q為常數, 表示螞蟻循環一次所釋放的信息素總量;Lk為第k隻螞蟻經過路徑的長度。

    (4) 算法並行化策略

    蟻群的並行化策略主要有5種:並行獨立蟻群、並行交互蟻群、並行螞蟻、結決方案元素的並行評估、螞蟻和結決方案元素的並行結合[20]。本文采用的是並行交互蟻群的方法, 該方法不但具有並行獨立蟻群簡單方便的特點, 同時還彌補了各蟻群之前沒有交互, 信息傳遞方向是單向的局限性。

    2.3 算法描述

    該算法的基本步驟:

    1) 初始化算法運行參數, 建立抽象倉庫環境模型;確定起點和目標點在抽象倉庫環境模型中的位置。

    2) 計算下一選擇區域內各點的信息值, 依據信息值和信息素值, 確定下一路徑點。

    3) 移動到下一路徑點, 進行局部信息素更新。

    4) 判斷是否所有節點完成一次路徑構建, 若否, 則轉到步驟2) 。

    5) 判斷算法是否滿足停止條件, 若滿足則輸出最優結果, 否則, 轉到步驟2) 。

    3 仿真實驗與分析

    由於倉庫揀選路徑優化問題是一種特殊的TSP (Travelling Salesman Problem) 問題, 並且不同類型倉庫存儲區域的模型參數設置不同, 很難使用具體的例子來同其他學者的不同算法進行性能比較, 為了驗證群智能算法的性能, 因此選擇標準的TSP問題, 並與其他學者的遺傳算法和蟻群算法進行比較。

    本次實驗選取的是Oliver30城市模型進行測試, 每組實驗做1 0 次, 並設計遺傳算法、蟻群算法作為並行化蟻群算法的對比實驗。實驗結果如表1所示。其中, Oliver30問題的最優解為423.74。

    表1 並行化蟻群算法的性能對比試驗結果     下載原表

    表1 並行化蟻群算法的性能對比試驗結果

    從表1的實驗結果可以看出, 在求解Oliver30城市模型時, 本文提出的並行蟻群算法的尋優結果中的最小值小於遺傳算法和蟻群算法的結果最小值, 10次試驗的均值也是三種算法中最小的, 並且在求解Oliver30城市模型過程中, 並行蟻群算法能穩定的找到當前的已知的全局最優解;這說明並行蟻群算法的尋優能力和算法穩定性要遠優於蟻群算法和遺傳算法。

    圖3 求解模型時三種算法的收斂效果對比圖

    圖3 求解模型時三種算法的收斂效果對比圖   下載原圖


    由圖3中三種算法的的尋優速度對比結果可知, 並行蟻群算法的收斂速度是三種算法中最快的, 這說明並行蟻群算法的在具有較好的尋優能力的同時還擁有較快的尋優速度。

    綜合以上實驗結果, 並行化蟻群遺傳算法具有尋優能力強、算法穩定性高、尋優速度快的優點, 能在較短的時間內找到較高質量的解。

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