自动化码头AGV充电与作业的集成调度研究

发布时间：2018-06-13 19:26

  本文选题：自动化集装箱码头 + AGV调度　； 参考：《计算机工程与应用》2017年18期

【摘要】：为了提高自动化集装箱码头AGV(Automated Guided Vehicle)的作业效率,根据采用电力驱动的AGV作业时的充电需求和运输过程的特性,考虑了垂岸式集装箱堆场布局和AGV充电过程对实际作业的影响,以最大化AGV充电利用率、最小化最末任务完成时间、最小化AGV空载时间为目标,以AGV充电后的续航能力等为约束条件,以遗传算法为研究方法,构建了考虑充电过程的自动化码头AGV作业的调度模型。通过算例分析,对比了遗传算法与混合整数规划算法的求解效果,分析了参与运输的AGV数量对运输时间的影响,也验证了遗传算法给出的调度方案的可信性。最后得出结论:针对该问题,遗传算法可以快速、高效地给出值得信赖的AGV调度方案。
[Abstract]:In order to improve the operational efficiency of AGV Automated guided vehicle (AGV), according to the charging demand of AGV and the characteristics of transportation process, the effect of the layout of container yard and the charging process of AGV on practical operation is considered. In order to maximize the charge utilization ratio of AGV, minimize the finishing time of the last task, minimize the no-load time of AGV, take the rechargeable capacity of AGV as the constraint condition, take the genetic algorithm as the research method. The scheduling model of AGV operation in automatic wharf considering charging process is constructed. Through the analysis of examples, the effects of genetic algorithm and mixed integer programming algorithm are compared, the influence of AGV number on transportation time is analyzed, and the credibility of scheduling scheme given by genetic algorithm is verified. Finally, it is concluded that the genetic algorithm can provide reliable AGV scheduling scheme quickly and efficiently.
【作者单位】： 上海海事大学物流研究中心;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(No.71471109) 上海市曙光计划项目(No.13SG48) 上海市教委科研创新项目(No.14YZ100) 交通运输部科技计划应用基础研究项目(No.2015329810260) 上海海事大学研究生创新基金资助项目(No.2015ycx006)
【分类号】：TP18;U691.3

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 郭鸿伟;王娅;郑应文;;基于遗传算法的多车辆多路线的优化方法研究[J];江苏电器;2008年08期

2 王琦;孙竹梅;;基于遗传算法的城市交通优化分配[J];电力学报;2009年02期

3 杨鑫;柳晓鸣;徐婷婷;;基于遗传算法的船舶避浅航线的设计[J];上海交通大学学报;2010年06期

4 杨英俊;王轶萍;赵祥模;;基于遗传算法的城市客运出租汽车调度中心人员排班研究[J];公路交通科技;2010年07期

5 熊伟;张明波;;基于遗传算法的交通信号控制优化模型[J];荆楚理工学院学报;2013年06期

6 马宇红;孙淑芬;;一个带中转和直销的多产品运输问题及其遗传算法[J];山东大学学报(理学版);2012年07期

7 肖娴;;人工遗传算法在边坡稳定数据处理中的应用[J];中外公路;2014年03期

8 庞明宝;刘娟;程丰臣;;基于遗传算法的公路建设项目协调研究[J];交通科技;2008年03期

9 于战科;张艳华;汪泽焱;倪明放;;改进遗传算法在城市交通诱导策略中的应用[J];控制与决策;2011年12期

10 孔令夷;;混沌遗传算法优化公路运输路径[J];交通运输系统工程与信息;2013年01期

相关会议论文 前9条

1 黄猛;胡世安;唐琳;;基于改进遗传算法的多舰船协同路径规划[A];全国第三届信号和智能信息处理与应用学术交流会专刊[C];2009年

2 安关峰;殷坤龙;唐辉明;;改进遗传算法在隧道基坑施工反分析中的应用[A];岩石力学新进展与西部开发中的岩土工程问题——中国岩石力学与工程学会第七次学术大会论文集[C];2002年

3 袁颖;林皋;周爱红;;基于改进遗传算法的桥梁结构损伤识别应用研究[A];可持续发展的中国交通——2005全国博士生学术论坛（交通运输工程学科）论文集（下册）[C];2005年

4 张启义;常树春;张永利;;改进遗传算法在公路运输装备战场抢修中的应用[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年

5 王介生;刘畅;张颖;;改进蜂群进化遗传算法在VRPTW问题中的应用[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年

6 孙慧;肖林京;吴广伟;;遗传算法在自动仓储系统(AS/RS)中的应用研究[A];自主创新 实现物流工程的持续与科学发展——第八届物流工程学术年会论文集[C];2008年

7 孙燕;孙峥;;利用正交遗传算法优化交通检测点分布[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

8 汤雅连;蔡延光;蔡颢;;一种求解多车场多车型带同时取送货及时间窗的车辆路径优化问题的改进遗传算法[A];中国系统工程学会第十八届学术年会论文集——A07社会发展过程中的复杂系统问题[C];2014年

9 应士君;施朝健;杨神化;;基于bayes模型的遗传算法在避碰航路设计中的应用[A];可持续发展的中国交通——2005全国博士生学术论坛（交通运输工程学科）论文集（下册）[C];2005年

相关博士学位论文 前3条

1 唐海红;基于遗传算法的连续梁桥优化设计方法与应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年

2 卜雷;城市货物运输规划优化方法研究[D];西南交通大学;2004年

3 吴大宏;基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究[D];西南交通大学;2003年

相关硕士学位论文 前10条

1 彭骞;基于遗传算法的山区高等级公路纵断面智能优化方法研究[D];昆明理工大学;2015年

2 王垒;基于遗传算法的A型单喇叭互通立交线形优化[D];长安大学;2015年

3 龚高;基于遗传算法的桥梁结构传感器优化布置研究[D];长安大学;2015年

4 黄韬;改进遗传算法在多目标带时间窗车辆路径问题中的研究与应用[D];广东财经大学;2015年

5 杨志清;城市快递配送条件下的多目标车辆路径优化研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

6 朱雄祥;基于多Agent技术的城市道路交通拥堵协调控制研究[D];长沙理工大学;2014年

7 邵婷婷;基于智能算法的车辆合乘研究与设计[D];东华理工大学;2014年

8 郑波;遗传算法在公交车辆调度优化中的应用研究[D];南京农业大学;2014年

9 聂聪;基于遗传算法的干线交叉口协调控制研究[D];合肥工业大学;2015年

10 杨越;移动云平台的ITS大数据调用策略研究[D];南京大学;2014年

，

本文编号：2015144