基于遗传算法的自动导引车系统数量配置方法研究
                                    杨雷1，钱晓明2，肖海宁1
                            (1.天奇自动化工程股份有限公司，江苏 无锡 214187）
                          （2.南京航空航天大学机电学院，江苏  南京, 210016)
   为确定自动导引车系统所需AGV数量，提出了一种基于遗传算法将数学分析与计算机仿真相结合的方法。首先以任务产生节拍，AGV导引路径网络布局、AGV调度策略等为约束，建立了估算AGV数量的数学模型，针对问题的复杂度，通过遗传算法求解此模型。然后利用计算机仿真模型模拟AGVS运行状态，通过仿真模型反映交通状况对系统的影响，并根据蓄电池充电特性确定备用AGV的数量。最后通过应用实例验证了所提设计方法的可行性和有效性。
    自动导引车系统（automatic guided vehicle system, AGVS）作为一种灵活高效的物流系统在制造系统、仓储配送系统等领域有着广泛的应用［1-2。由于价格昂贵，如果自动导引车（AGV）数量配置过多，会造成资源浪费，另外过多的AGV还容易造成交通阻塞，增加系统控制的难度。反之，如果AGV配置数量不足，将无法满足产能要求。由于AGVS是一个复杂的动态系统，影响AGV数量的因素很多，如：搬运任务量、AGVS导引路径网络类型及装卸点位置、装卸载时间、AGV容量、运行速度、运行路径、调度策略、交通阻塞状况、蓄电池充电特性等。因此，根据生产计划配置合理数量的AGV是AGVS的重要研究内容。一些学者提出通过数学分析法求解此问题，如EGBELU［3］综合考虑搬运任务量、AGVS导引路径网络类型及装卸点位置、AGV运行速度等因素，建立了估算AGV数量的数学模型，但没有考虑装卸载时间、AGV充电特性等因素对模型的影响。王冰等［4］在EGBELU的基础上提出通过两个修正系数分别表示调度规则和交通阻塞对系统的影响，然而实际系统中很难确定两个系数的具体取值。ARIFIN等［5］提出了一种统计方法确定AGV配置数量，通过建立回归模型建立了系统所需AGV与AGVS几种属性值的关〖JP2〗系。JI［6］等以保证系统稳定性为目标，提出了一种估算方法求解AGV配置数量的上界和下界，并通过二分法确定最终AGV配置数量。CHOOBINEH［7］〖JP〗等通过多类封闭队列网络模型对AGVS进行建模，并通过线性规划方法确定系统所需AGV数量。HALL等［8针对单循环路径网络提出了一种分解方法，在最小化循环周期的同时最小化系统所需AGV数量。KOO等［9］针对港口AGVS提出了AGV配置数量确定方法，该方法通过不断增加AGV数量直至所有任务均满足时间窗约束，然而由于AGVS的复杂性和动态性，交通流量、阻塞状况、充电特性等动态因素很难在数学模型中准确体现，因此通过数学分析法求得的AGV数量往往少于系统实际需求量［1-2］。为了准确地确定系统所需的AGV数量，可以采用基于计算机仿真的方法［10-11］，然而单纯仿真的方法需要在大范围内逐个测试，比较耗时。因此，本文将结合数学分析法和计算机仿真两种方法的优势，综合分析影响系统
效率的各种因素，提出确定系统所需AGV数量的....
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基金项目：江苏省产学研前瞻性联合研究项目（BY2015003-11）
作者简介：杨雷（1969—），男，陕西西安人，天奇自动化工程股份有限公司高级工程师，硕士，主要研究方向为汽车装配物料输送自动化系统、智能物流系统等。


（文章来源《机械设计与制造工程》杂志如需详细资料请联系江苏机械门户网客服QQ:2980918915,电话025-83726289）