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柔性生產(chǎn)線立體庫垛機(jī)路徑優(yōu)化研究
2020-3-3  來源: 成都農(nóng)業(yè)科技機(jī)電分院 .四川日機(jī)密封件  作者:吳佳 王方

      摘要:隨著柔性制造系統(tǒng)的不斷發(fā)展,在其制造生產(chǎn)線上配備自動化立體倉庫可以減少生產(chǎn)線上物料的搬運(yùn)時間,進(jìn)而提高整條生產(chǎn)線的生產(chǎn)效率。自動化立體倉庫作為柔性生產(chǎn)線的重要環(huán)節(jié),其自身的工作效率將直接影響到整條柔性生產(chǎn)線的工作效率,故優(yōu)化自動化立體倉庫垛機(jī)的路徑成為一個研究熱點(diǎn)。針對某類具備“緩沖層”的自動化立體倉庫,基于緩沖策略,提出了改進(jìn)的遺傳算法來優(yōu)化垛機(jī)路徑。“緩沖層”起到過渡作用,減少柔性生產(chǎn)線上加工中心的待工時間。通過VS程序仿真,驗證了該算法的可行性,實(shí)現(xiàn)了立體倉庫中垛機(jī)的運(yùn)動路徑優(yōu)化。
  
     關(guān)鍵詞:自動化立體倉庫;緩沖策略;遺傳算法;路徑優(yōu)化
  
     0 引 言
  
     自動化立體倉庫是現(xiàn)代物流以及機(jī)械自動化程度較高的企業(yè)所配備的大型系統(tǒng),其運(yùn)行效率的高低直接影響到企業(yè)效益的高低。而衡量立體倉庫運(yùn)行效率高低的一項重要指標(biāo)是巷道中垛機(jī)的運(yùn)動路徑的長短。如何優(yōu)化垛機(jī)的運(yùn)動路徑成為了熱門研究對象。
  
     目前國內(nèi)外大多自動化立體倉庫是由高度對稱的立體貨架構(gòu)成,對于這類傳統(tǒng)立體倉庫的貨位優(yōu)化研究也是比較成熟的。Dranzen等[1]應(yīng)用遺傳算法解決了基于類存儲系統(tǒng)的AS/RS中的排序問題,進(jìn)而提高了生產(chǎn)效率。Robert等[2]采取WES(Warehouse Execution System)連接了WCS (Warehouse Control System ) 和 WMS(WarehouseManagement System),使WES不僅僅起到橋梁的作用,還優(yōu)化了AS/RS中垛機(jī)運(yùn)行時間。曾強(qiáng)等[3]針對自動化立體倉庫有貨位載重約束的貨位分配問題,提出了一種多目標(biāo)———出庫時間最短、貨架穩(wěn)定性最高的優(yōu)化方法。鐘科艾等[4]以某卷煙廠的立體倉庫為研究對象,依據(jù)產(chǎn)品周轉(zhuǎn)率、產(chǎn)品相關(guān)性和貨架穩(wěn)定性來確立具體的優(yōu)化目標(biāo)。魏林等[5]通過分類分區(qū)的方法實(shí)現(xiàn)了整體出入庫效率的提高和各個巷道作業(yè)時間的平衡。
  
     一般的立體倉庫有多排貨架,相鄰貨架間由垛機(jī)運(yùn)輸物料,而垛機(jī)的出入口一般放置在貨架的一端或者兩端。如果立體倉庫夠高,將按層增加垛機(jī)的出入口,以便提高立體倉庫的出入庫效率。但是現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)應(yīng)用中,有一些立體倉庫的構(gòu)造相對特殊,它們跟生產(chǎn)線聯(lián)系緊密,特別設(shè)置了“緩沖層”以增加立體倉庫與生產(chǎn)線的銜接出入口,使得立體倉庫不再僅僅是由兩端出入口來與生產(chǎn)線連接,如圖1所示
  

 圖 1 柔性生產(chǎn)線與立體倉庫示意圖
1.垛機(jī) 2.立體倉庫 3.緩沖層 4.加工中心5.機(jī)器人導(dǎo)軌 6.機(jī)器人
  
     為提 高 生產(chǎn)線的生產(chǎn)效率,就必須提高與之聯(lián)系緊密的立體倉庫的出入庫效率。目前對這類特殊化構(gòu)造的立體倉庫的研究很少,而現(xiàn)有一些特殊化的立體倉庫基本按照傳統(tǒng)先進(jìn)先出的原則簡單地運(yùn)轉(zhuǎn),不僅效率低,而且對于整個生產(chǎn)過程來講,可能導(dǎo)致生產(chǎn)線上加工中心(或員工)待工時間過長,造成資源浪費(fèi),成本浪費(fèi)。

     1、 問題描述
  
     1.1 工作流程分析
  
     這類特殊化構(gòu)造的立體倉庫與柔性生產(chǎn)線聯(lián)系緊密,整個柔性生產(chǎn)線的簡單流程圖如圖2所示。
    
 

圖2 柔性生產(chǎn)線與立體庫之間流程的簡單示意圖

  
     根據(jù)加工中心的工作狀態(tài) ,來決定立體倉庫垛機(jī)的運(yùn)動 。 加工中心快完成其當(dāng)前的工序操作時 ,該加工中心的工作狀態(tài)就被 置為 “ 加工 中 心上料”,立體倉庫垛機(jī)接收該信號后,會判斷是哪個加工中心發(fā)出的信號,然后再在立體倉庫中找出最近的物料并將它搬運(yùn)至緩沖層。生產(chǎn)線上的機(jī)器人再將物料搬送至加工中心。如此循環(huán),直至該生產(chǎn)任務(wù)完成后,關(guān)閉柔性生產(chǎn)線。
  
    由此可見,生產(chǎn)任務(wù)的大小、加工中心個數(shù)及其工作效率、緩沖層貨位的利用均對立體倉庫垛機(jī)的運(yùn)動路徑產(chǎn)生一定影響。

     1.2 過程建模及優(yōu)化策略
  
     1.2.1 假定條件
  
     1)從某時刻開始,立體倉庫及生產(chǎn)線上的所有設(shè)備均處于可用狀態(tài);2)立體倉庫不存在物料缺貨情況,物料加工完成后不回庫;3) 生產(chǎn)線上加工中心可對任意物料進(jìn)行加工,而且各個加工中心的工作效率相同。
  
     1.2.2 計算符號
  
     1) 當(dāng)前生產(chǎn)任務(wù)清單里包含物料總數(shù)M個(種群大小);2)Mm(i,j,k)表示物料m在貨位(i,j,k)上,i為貨架序號,j為層序號,k為列序號,I,J,K分別為各序號最大值;3)Vx表示垛機(jī)水平速度;Vy表示垛機(jī)垂直速度;Vz表示垛機(jī)伸縮速度;單個貨位長度為Lo,高度為Ho。這些屬于立體倉庫的物理構(gòu)造,其數(shù)值都是已知數(shù);4)D(p,q)表示垛機(jī)位于第p層的第q列。
 
圖3 立體倉庫二維平面圖
 
  
圖4 物料貨位平面圖
 
  
圖5 物料搬運(yùn)方向圖

  
     1.3 模型建立
  
    簡單以二維平面圖來分析立體倉庫的運(yùn)動路徑。立體倉庫的二維平面圖如圖3所示,圖中最底層表示“緩沖層”貨位,緩沖層之上為立體倉庫擺放物料的貨位。假定某次生產(chǎn)任務(wù)中物料在如圖4所示貨位平面圖中,其中斜線方框表示該貨位有物料,其余方框表示該貨位沒有物料;圖5為物料搬運(yùn)方向圖,圖中箭頭表示貨位上的物料搬運(yùn)方向。某物料Mm(i,j,k)經(jīng)立體倉庫垛機(jī)搬運(yùn)至緩沖層Dm(p,q)的時間記為Tm,即單次搬運(yùn)時間,等于物料所在貨位與緩沖層目標(biāo)貨位之間的水平與垂直運(yùn)動時間的最大值,

       
  
       
  
     2 、算法選用及改進(jìn)
  
     2.1 算法選用
  
     由簡記的目標(biāo)函數(shù)可以看出,為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),盡量使得總運(yùn)行時間最小,其實(shí)質(zhì)是最小化|p-j|與|q-k|的值,即優(yōu)化垛機(jī)的運(yùn)動路徑。剝離出運(yùn)動路徑中的M系列值與D系列的值,不難發(fā)現(xiàn)M系列的值類似TSP問題中的城市,D系列的值看作是兩“城市”間必須經(jīng)過的某個“加油站”,故此類立體倉庫的垛機(jī)路徑優(yōu)化問題屬于NP-hard問題。

    由于NP-hard問題的大量實(shí)例不能用精確算法求解,即便用目前的高級計算機(jī)來窮舉精確算法的結(jié)果,也非常耗時,故只能用有效的近似算法求解。而遺傳算法只需要影響搜索方向的目標(biāo)函數(shù)和相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù),就能在搜索域內(nèi)找出近優(yōu)解。
  
    2.2 算法改進(jìn)策略
  
    傳統(tǒng)的遺傳算法(Genetic Algorithms, GA)通過“交叉→變異→新種群→選擇”來進(jìn)行。通常情況下,傳統(tǒng)的遺傳算法只是被看作單個染色體,而且染色體上的遺傳基因采用相同的遺傳算子。

    根據(jù)基因遺傳學(xué),顯性基因在父代的等位基因完成交叉后,受其影響的表現(xiàn)型必然是顯性的表現(xiàn)型,如人類血型A/B型為顯性,O型為隱性。本文創(chuàng)新性地提出在單染色體的多段基因上,將顯性基因與隱性基因加以區(qū)別。將總路徑中D系列的值作為顯性基因,M系列的值作為隱性基因,那么“顯性基因”在經(jīng)過交叉遺傳時不至于因為相同的遺傳算子而導(dǎo)致早熟(陷入局部最優(yōu)的困境),“隱性基因”在逐代優(yōu)化后就趨于穩(wěn)定。經(jīng)過N代遺傳后,子代始終具備“顯性基因”的表現(xiàn)型以及將這種“顯性基因”遺傳給下一代的能力。

    2.2.1 普通基因的交叉算子與顯性基因的交叉算子

    普通基因的交叉算子:在父代染色體上的普通基因段通過簡單的等位基因交叉互換原則,形成子代染色體上的普通基因段。例如將D系列的值按照從右到左(或從左到右)的順序作為普通基因的交叉算子。顯性基因的交叉算子:在父代染色體上的顯性基因段經(jīng)過重排列等處理,選出該段基因中最優(yōu)的基因表達(dá)式,遺傳給子代,其顯性基因段在整個染色體上的位置段不變,這樣在子代中就會有更加優(yōu)質(zhì)的個體。例如將D系列的值優(yōu)化順序作為顯性基因的交叉算子。

    2.2.2 普通基因的變異算子與顯性基因的變異算子
      
     普通基因的變異算子:遺傳中的基因變異是以某種概率發(fā)生的,假定普通遺傳基因發(fā)生變異的可能性為pm。普通基因的變異算子為在整個染色體上的位置出現(xiàn)個別基因段對調(diào)現(xiàn)象。

     顯性基因的變異算子:類似普通基因的變異算子,只是這種變異發(fā)生在顯性基因段。在整個染色體上表現(xiàn)為顯性基因段的個別基因?qū)φ{(diào)現(xiàn)象。

     2.2.3 形成新的種群
  
    父代染色體經(jīng)過交叉和變異后,會形成新的完整染色體。而新的染色體會更適應(yīng)實(shí)際工程中的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),經(jīng)過N代遺傳后,子代染色體基因順序趨于某一確定的順序,這個最終穩(wěn)定的染色體就是前面目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的最優(yōu)解或近優(yōu)解。

     2.2.4 選擇
   
     根據(jù)適應(yīng)度來選擇優(yōu)劣的個體。適應(yīng)度的表達(dá)式可以根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)中的約束條件來自定義,如果違背了約束條件則其適應(yīng)度就為0,該個體即被淘汰。如果能很好地滿足優(yōu)化目標(biāo)的條件,則適應(yīng)度高,子代個體也就越優(yōu)質(zhì)。

     適應(yīng)度函數(shù):

      
  
     2.3 改進(jìn)后的遺傳算法步驟
   
     Step 1: 按照生產(chǎn)訂單生成任務(wù)種群,迭代次數(shù)自定義;Step 2: 按照種群規(guī)模,隨機(jī)生成種群的染色體集;Step 3: 進(jìn)入迭代循環(huán);Step 4: 在每代中計算各個體的適應(yīng)度值,當(dāng)適應(yīng)度值高于平均值的時候,就評為優(yōu)秀個體,有進(jìn)行遺傳子代的資格;Step 5: 進(jìn)行交叉、變異、選擇;Step 6:是否滿足終止條件。
  
     3 、模擬仿真結(jié)果對比
  
     3.1 實(shí)例描述
    
     根據(jù)假定條件和符號的定義,參考立體倉庫垛機(jī)的物理屬性,設(shè)定“計算符號”這節(jié)第三點(diǎn)的各符號值,通過VS程序模擬傳統(tǒng)遺傳算法(Traditional GA)和改進(jìn)后的遺傳算法(Improved GA),算出固定種群100個、隨機(jī)種群100個、隨機(jī)種群200個、隨機(jī)種群300個、隨機(jī)種群400個經(jīng)過這兩種遺傳算法優(yōu)化后,立體倉庫垛機(jī)的總運(yùn)行時間。

    3.2 普通遺傳結(jié)果與改進(jìn)后的遺傳算法結(jié)果
  
    其三維柱狀圖如圖6所示。
 
  
  
圖6 三維樹狀圖
  
    3.3 對比說明

  
表1 各種群10次優(yōu)化前后結(jié)果的平均值
 
  

  
    固定初始化種群,就好像是某次生產(chǎn)任務(wù)里包含立體倉庫中M個物料,即種群大小為M,在立體倉庫貨位是固定的。普通遺傳算法優(yōu)化后立體倉庫中垛機(jī)的運(yùn)動路徑為:(1,2)(0,1)(1,3)(0,2)...(1,58)(0,34)(2,1)(0,35)...(2,49)(0,59)(2,51)(0,1)...(7,58)(0,41)。改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化后立體倉庫中垛機(jī)的運(yùn)動路徑為 :(1,2)(0,2)(1,3)(0,3)...(1,58)(0,58)(2,1)(0,1)...(2,49)(0,59)(2,51)(0,51)...(7,58)(0,58)。經(jīng)過“顯性基因”的持續(xù)優(yōu)化后,其運(yùn)動路徑大為減少,垛機(jī)的效率大幅提高,從而整條柔性生產(chǎn)線的生產(chǎn)效率也得到提高。隨著種群大小增加,改進(jìn)的遺傳算法的優(yōu)化效果更加明顯。
  
    4、 結(jié) 語
  
     本文考慮到該類特殊化構(gòu)造的立體倉庫的特點(diǎn),創(chuàng)新性地提出了基于緩沖策略的“顯性基因”持續(xù)優(yōu)化并遺傳給子代的遺傳算法,經(jīng)過N代遺傳后,“顯性基因”將突出目標(biāo)函數(shù)“帶出”局部最優(yōu)的困境。改進(jìn)后的遺傳算法重點(diǎn)解決了立體倉庫垛機(jī)的路徑優(yōu)化問題,并通過與普通遺傳算法對比,驗證了該算法對垛機(jī)的路徑優(yōu)化有顯著的改善效果。立體倉庫及整條柔性生產(chǎn)線的工作效率均得到大幅度的提高。
  
     結(jié)合本文研究結(jié)果,下一步的研究工作:1)如果柔性生產(chǎn)線上的物料均在立體倉庫中周轉(zhuǎn),即加工中心加工完物料后,物料放回立體倉庫中,那么在該類特殊化構(gòu)造的立體倉庫中的“緩沖層”需要預(yù)留出回庫的貨位;2)加入“創(chuàng)新基因”,在求解工程問題上,通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程,讓機(jī)器人等智能設(shè)備具備自定義的“創(chuàng)新能力”———發(fā)現(xiàn)求解過程中出現(xiàn)的特殊解、異常解等,并能智能規(guī)避、解決這些問題。


  







 
















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