改进多种群遗传算法的AutoStore系统多AGV调度优化

摘要

新兴紧致密集型仓储系统AutoStore存在出、入库单独作业及联合作业并存的情况,使用传统单一作业模式下所得AGV调度方案易导致资源浪费或效率低等问题.在分析多作业模式工作流程基础上,建立多AGV任务分配模型,优化目标为系统总作业时间最短.对传统多种群遗传算法进行改进.首先,为获得具有多样性的初始解,给出适用于实数编码的初始解判断式;其次,为提高搜索效率,给出交叉、变异概率计算式,使得遗传操作能随着进化过程和适应度值变化而不同.算例分析验证所给算法的可行性与有效性,能为系统提供更优的AGV调度方案.