一种高效低碳的智能仓库调度方法与流程

本发明属于物流，尤其涉及一种高效低碳的智能仓库调度方法。

背景技术：

1、在采用全自动存取设备(堆垛机、堆垛车、货叉等)的自动化仓库里面，一般情况下，货物一经存放后就固定了储位，而该储位的选择一般是系统按照简单原则进行选择，比如先进先出等策略，那么实际就会造成低效情况发生，由于全自动存取设备总是工作在最长行程区，从而导致低效出入库，同时增加码头对外部共用流水线的占用。

2、此外，由于全自动存取设备的调度往往涉及多目标任务，需要使用群智能算法进行寻优。群智能算法中的人工鱼群算法具有结构简单、受初始值影响小、寻优过程易跳出局部最优等优秀性能，被广泛应用于各类问题中。基于此，国内外专家学者相继开展了人工鱼群算法的研究。传统人工鱼群的步长固定，算法收敛速度与精度受步长影响较大。较大步长可以有效提高收敛速度，但是会降低收敛精度，容易陷入局部最优解。较小步长收敛精度更佳，但是在前期收敛的过程中速度过慢。传统自适应策略基于算法循环次数与步长因子来进行人工鱼群步长设定，忽视了人工鱼群算法存在的收敛不稳定性，容易导致前期算法还未进行大幅度收敛时，步长已经降低到与当前算法不匹配的数值。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请采用一种算法确定了全自动存取设备工作的高效库区和储存库区，采用出入库全功率设置、储位变换低功率运行的设置，在库区无出入库任务或者低电价时段进行设备储位转换，提前空出将要入库的储位以及提前将待出库设备搬运至高效库区，从而提升出入库效率降低出入库等待时间，并在一定程度上节约整体能耗。本申请还使用改进的人工鱼群算法对全自动存取设备的调度寻找最优方案，进一步减少设备能耗。

2、为实现上述目标，本申请公开了一种高效低碳的智能仓库调度方法，包括以下步骤：

3、在库区内预置入库和出库高效作业区，将待出库设备提前存放至出库高效作业区，在出库时，货叉设备额定功耗工作在出库高效作业区；在即将入库前提前清空入库高效作业区，在入库时，货叉设备额定功耗工作在入库高效作业区；

4、初始化人工鱼群的种群数量，最大迭代次数；

5、对入库高效作业区和出库高效作业区的每个货位进行编码，使每个人工鱼的状态与货位一一对应，每条人工鱼代表一个货位分配结果；

6、根据改进的人工鱼群算法，根据货位分配结果规划货叉设备在入库高效作业区和出库高效作业区的行进位置。

7、更进一步地，在智能仓库闲时或者分时电价谷电价时段采用低功耗进行货物整理，在出入库作业时采用全功率工作，从而降低智能仓库使用能耗。

8、更进一步地，全自动存取设备距离出入库码头较短行程的区域，包含至少两个方向的行程：堆垛设备的纵深和立面能够最快速到达的货位区域。

9、更进一步地，货叉调度问题目标是n个货叉出入入库高效作业区和出库高效作业区的总路程和总时间最短：

10、

11、

12、其中，xij是第i个货叉的第j次调度时的路程，tij是第i个货叉的第j次调度时的消耗的时间，n是货叉总数，m是单个货叉一天调度的次数；

13、约束条件为：

14、

15、

16、

17、

18、其中，inj是第j次调度时进入入库高效作业区的货物数量，是第i个货叉的第j次调度时进入入库高效作业区运输的货物数量，outj是第j次调度时进入出库高效作业区的货物数量，是第i个货叉的第j次调度时进入出库高效作业区运输的货物数量；quantitydaily是一天内出入智能仓库的商品总量，当某个货物的进入入库高效作业区或出库高效作业区的频率高于阈值threshold时，其位置position设置在入库高效作业区或出库高效作业区的入口处。

19、更进一步地，所述改进的人工鱼群算法，在搜索初期，设置的搜索范围包括第一视野和第二视野，第一视野为长方形区域，为预设大小，第二视野为人工鱼所在位置为中心的黄金螺旋线与点阵的交点或近似交点，在更大的范围内进行寻优。

20、更进一步地，所述改进的人工鱼群算法在搜索中期，每次迭代后，对所有人工鱼用dbscan算法进行聚类，得到多个聚类中心以及多个鱼群，每个聚类中的人工鱼的步长为：

21、

22、其中是第i条人工鱼的位置，是聚类中心的位置，rand是随机数生成函数；

23、每个聚类中的人工鱼的视野为：

24、

25、nc是第c个聚类鱼群的人工鱼数量。

26、更进一步地，计算综合评价值p，综合评价值p高的鱼群合并最近的鱼群；

27、

28、dij表示第c个鱼群聚类中第i条人工鱼与第j条人工鱼的欧式距离，综合评价值p表示第c个鱼群聚类的适应度平均值与第c个鱼群聚类的人工鱼与其它人工鱼的欧式距离平均值的商。

29、更进一步地，在人工鱼群算法的搜索中期，对综合评价值p值最大和第二大的鱼群分别进行交叉变异，每个鱼群的本次迭代适应度最大的三条人工鱼与距离最近的另外一个鱼群适应度最大的三条人工鱼进行遗传算法中的交叉变异，同时剔除该鱼群中适应度最差的三条人工鱼；

30、每轮迭代中，综合评价值p值最大和第二大的鱼群分别与最近的其它鱼群进行合并，并在每轮迭代中计算每个鱼群的综合评价值p，经过多次迭代，形成最后的两个鱼群，对这两个鱼群进行高斯变异，最终这两个鱼群的适应度最高的鱼所在的位置为全局最优，另一个鱼群向该位置移动。

31、本发明的有益效果如下：

32、1、本发明对待出库或待入库区域的预整理，降低了实际出入库的时间，减少了码头对流水线的占用时间；

33、2、本发明能够有效利用风谷电价差实现整体能耗下降，从而达到降碳调峰的作用；

34、3、本发明通过改进的人工鱼群算法，可以有效避免陷入局部最优，提高了算法的实时性，进一步降低能耗。

技术特征：

1.一种高效低碳的智能仓库调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的高效低碳的智能仓库调度方法，其特征在于，在智能仓库闲时或者分时电价谷电价时段采用低功耗进行货物整理，在出入库作业时采用全功率工作，从而降低智能仓库使用能耗。

3.根据权利要求1所述的高效低碳的智能仓库调度方法，其特征在于，全自动存取设备距离出入库码头较短行程的区域，包含至少两个方向的行程：堆垛设备的纵深和立面能够最快速到达的货位区域。

4.根据权利要求1所述的高效低碳的智能仓库调度方法，其特征在于，货叉调度问题目标是n个货叉出入入库高效作业区和出库高效作业区的总路程和总时间最短：

5.根据权利要求1所述的高效低碳的智能仓库调度方法，其特征在于，所述改进的人工鱼群算法，在搜索初期，设置的搜索范围包括第一视野和第二视野，第一视野为长方形区域，为预设大小，第二视野为人工鱼所在位置为中心的黄金螺旋线与点阵的交点或近似交点，在更大的范围内进行寻优。

6.根据权利要求5所述的高效低碳的智能仓库调度方法，其特征在于，所述改进的人工鱼群算法在搜索中期，每次迭代后，对所有人工鱼用dbscan算法进行聚类，得到多个聚类中心以及多个鱼群，每个聚类中的人工鱼的步长为：

7.根据权利要求6所述的高效低碳的智能仓库调度方法，其特征在于，计算综合评价值p，综合评价值p高的鱼群合并最近的鱼群；

8.根据权利要求7所述的高效低碳的智能仓库调度方法，其特征在于，在人工鱼群算法的搜索中期，对综合评价值p值最大和第二大的鱼群分别进行交叉变异，每个鱼群的本次迭代适应度最大的三条人工鱼与距离最近的另外一个鱼群适应度最大的三条人工鱼进行遗传算法中的交叉变异，同时剔除该鱼群中适应度最差的三条人工鱼；

技术总结本发明公开了一种高效低碳的智能仓库调度方法，包括以下步骤：在库区内预置入库和出库高效作业区；初始化人工鱼群的种群数量，最大迭代次数；对入库高效作业区和出库高效作业区的每个货位进行编码，使每个人工鱼的状态与货位一一对应，每条人工鱼代表一个货位分配结果；根据改进的人工鱼群算法，根据货位分配结果规划货叉设备在入库高效作业区和出库高效作业区的行进位置。本发明对待出库或待入库区域的预整理，降低了实际出入库的时间，减少了码头对流水线的占用时间；有效利用风谷电价差实现整体能耗下降，从而达到降碳调峰的作用；通过改进的人工鱼群算法，可以有效避免陷入局部最优，提高了算法的实时性，进一步降低能耗。技术研发人员：杨慎贤,李启龙,于嘉斌受保护的技术使用者：无锡碳迹科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/1