張雪玉 徐紅博 李赫 肖愛梅

摘 要 環(huán)形穿梭車是一種智能的搬運設(shè)備，它有著很高的靈活性，而環(huán)形穿梭車系統(tǒng)已成為現(xiàn)如今工業(yè)生產(chǎn)中最重要的貨物運輸調(diào)度方式之一。如何合理設(shè)計系統(tǒng)的算法，為工業(yè)生產(chǎn)節(jié)省更多的時間成為人們需要解決的問題。本文運用排隊論相關(guān)知識，結(jié)合C++編程，使用量子遺傳算法自適應(yīng)的確定個體交叉變異概率，為穿梭車系統(tǒng)的設(shè)計與調(diào)度過程進行了最優(yōu)化的模擬。通過動態(tài)模擬穿梭車調(diào)度過程，對環(huán)形穿梭車系統(tǒng)進行了多角度的分析，建立了穿梭車動態(tài)調(diào)度模型，并給出了該系統(tǒng)最優(yōu)化的貨物處理方案，在實際應(yīng)用中有較大的參考價值。

關(guān)鍵詞 排隊論;動態(tài)調(diào)度;環(huán)形穿梭車;量子遺傳算法

1問題背景

近年來，隨著物流行業(yè)的高速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，因全球經(jīng)濟飛速發(fā)展等原因，物流運輸對物流作業(yè)能力、勞動生產(chǎn)率、物流作業(yè)差錯、利潤等方面的要求越來越高。物流運輸已逐漸趨于自動化。環(huán)形穿梭車系統(tǒng)是一種智能的搬運設(shè)備。以其自動化控制、高速運輸、線路控制、合理作業(yè)等特點而獲得廣大用戶的認可和支持，現(xiàn)普遍應(yīng)用于日用百貨、煙草、機電、醫(yī)藥等領(lǐng)域，已成為工業(yè)生產(chǎn)中最重要的貨物運輸調(diào)度方式之一。如何合理的設(shè)計系統(tǒng)的算法，為工業(yè)生產(chǎn)節(jié)省更多的時間成為人們需要解決的問題。對于環(huán)形穿梭車系統(tǒng)的研究和開發(fā)，不僅意義重大，而且具有實際運用價值。

2問題描述

環(huán)形穿梭車系統(tǒng)[1]由兩側(cè)的進出貨口、若干輛穿梭車以及一個環(huán)形軌道組成。它的工作流程如下：①穿梭車行至相應(yīng)進貨口。②若穿梭車前面有車，則等待裝貨;若無，則立即裝載貨物。③穿梭車行至相應(yīng)出貨口。④若穿梭車前面有車，則等待;若無，則立即卸載貨物⑤循環(huán)過程1-4直至所有貨物全部裝卸完畢。

假設(shè)環(huán)形穿梭車在工作過程中不會出現(xiàn)故障，并且能夠完整地跑完整個過程。環(huán)形穿梭車在到達進貨口裝載貨物的時候，能夠立即開始裝貨，即保證進貨口能夠及時供貨側(cè)進貨口裝載的貨物只能運送到B指定的出貨口，B側(cè)進貨口裝載的貨物可以運送到A側(cè)任意出貨口。每個進出貨口都遵循先來先服務(wù)的原則，且A側(cè)某個進貨口運輸?shù)紹側(cè)的出貨口的序號不是固定的。在不考慮穿梭車長度的情況下，目標(biāo)為總完工時間最小[2]。整體流程示意圖如圖1所示。

3模型構(gòu)建

排隊論[3-4]是研究解決排隊問題的一門學(xué)科，因為該系統(tǒng)中穿梭車的調(diào)度過程中不允許發(fā)生超車，即會出現(xiàn)排隊的情況。在排隊模型中，我們可以把穿梭車看成顧客，把服務(wù)機構(gòu)看成貨物口，排隊服從于先來先服務(wù)的規(guī)則，當(dāng)裝卸完畢之后視為服務(wù)結(jié)束。

由此建立N輛穿梭車的貨物調(diào)度模型，計算總完工時間，其可以描述為：

其中代表穿梭車處理第i個貨物所需要的總時間，我們把某個任務(wù)的完成時間分為了三部分，空載運行的時間、裝貨運行的時間以及排隊等待的時間，則的計算方式如下：

其中貨物的等待時間為前面需要處理裝卸貨物的穿梭車的個數(shù)乘上裝卸貨所需要的時間，即

在穿梭車接收到指令到到達貨物口的這段過程中，穿梭車處于空載狀態(tài)，我們設(shè)這段距離所需要的時間為：

穿梭車裝載貨物完成后到達目的出貨口的過程，所需要花費的時間為：

為了評定模型效率，建立評價模型，我們從以下三個方面來分析系統(tǒng)的花費時間。

系統(tǒng)完成整個任務(wù)的總過程中，穿梭車的空閑時間為：

（n 是需要處理的貨物總數(shù)）

不考慮小車長度穿梭車總的擁堵時間：

系統(tǒng) 100 秒內(nèi)的最大貨物吞吐量：

β為在時間段中完成的貨物個數(shù)。根據(jù)實際生活中的具體情況，我們對每個影響參數(shù)進行加權(quán)平均，獲得系統(tǒng)總的效率評價模型：

其中為影響每個參數(shù)的權(quán)重因子。通過改變穿梭車數(shù)目，運行程序100次，測得α1，α2，α3的平均值為 0.1，0.3，0.6。因此采用此比例作為最終的評價權(quán)重因子。

4實驗仿真

在系統(tǒng)中，由于穿梭車速度的原因，導(dǎo)致穿梭車裝卸貨物的時間內(nèi)，后面的穿梭車只能處于等待狀態(tài)而浪費了大量時間。因此我們利用問題模型結(jié)合遺傳算法，對小車的運行速度進行了優(yōu)化。

根據(jù)本問題的實際需求，本文使用自適應(yīng)量子遺傳算法[5-7]來對3穿梭車情況下的最優(yōu)速度問題進行求解，受篇幅所限，自適應(yīng)量子遺傳算法原理在此不再贅述。算法在2.03s就跑出了結(jié)果，其進化代數(shù)與相應(yīng)的調(diào)度總時間如圖2所示?？梢钥闯?，算法的迭代次數(shù)和收斂效果都非常的不錯。

圖2 自適應(yīng)量子遺傳算法進化代數(shù)效果圖

其中算法得到的最終結(jié)果與相應(yīng)時間如圖3所示。

從運行結(jié)果可以看出，小車速度并不是越快越好，由于會發(fā)生堵塞等原因，3 穿梭車在速度為 5.0m/s 時，總調(diào)度時間最短為13126s。

5結(jié)束語

本文給出了環(huán)形穿梭車的動態(tài)調(diào)度模型和時間最優(yōu)化算法。為了能夠?qū)崿F(xiàn)動態(tài)調(diào)度最優(yōu)化，首先把問題分解為多個子問題：環(huán)形車的物料運輸問題、環(huán)形車的排隊問題，環(huán)形車的分配派遣問題，根據(jù)不同的子問題建立總的的動態(tài)規(guī)劃模型。并且將擁堵時間與理想時間的比值、單位時間貨物的最大處理量作為評價依據(jù)，建立評價模型。利用自適應(yīng)量子遺傳算法，對環(huán)形穿梭車系統(tǒng)的穿梭車速度參數(shù)進行改進，得到了良好的實驗效果。

圖3 自適應(yīng)量子遺傳算法效果圖

參考文獻

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作者簡介

張雪玉（1998-），女，山東省煙臺市人;現(xiàn)就讀學(xué)校：山東理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，本科在讀，研究方向：智能優(yōu)化算法。

徐紅博（1998-），男，山東省聊城市人;現(xiàn)就讀學(xué)校：山東理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，本科，研究方向：遺傳算法與機器學(xué)習(xí)。

李赫（1997-），男，山東省濟南市人;現(xiàn)就讀學(xué)校：山東理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，本科，研究方向：計算機軟件與應(yīng)用。

肖愛梅（1973-），女，山東省膠州市;學(xué)歷：碩士，職稱：副教授，現(xiàn)就職單位：山東理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，研究方向：計算機軟件與應(yīng)用。