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        考慮充電過程的自動化碼頭AGV調(diào)度

        2023-07-13 06:08:34楊其飛蘭培真
        關(guān)鍵詞:電量碼頭區(qū)間

        楊其飛,蘭培真

        (集美大學(xué)航海學(xué)院,福建廈門 361021)

        0 引言

        以電池為電源的自動導(dǎo)引運輸車(automated guided vehicle,AGV),由于具有低排放、高能效特點,因此迅速在全球各大自動化集裝箱碼頭得到普及。AGV的應(yīng)用使得水平移動作業(yè)變得更加高效、安全和可控。目前針對自動化碼頭AGV的研究,主要集中在傳統(tǒng)的作業(yè)調(diào)度配置和路徑優(yōu)化上,對AGV電池充電這一過程的研究較少。McHaney[1]通過數(shù)值實驗驗證了充電方案對AGV的作業(yè)時間、作業(yè)調(diào)度和AGV數(shù)量規(guī)劃等方面的影響,提出使用電力驅(qū)動的AGV在實際作業(yè)過程中應(yīng)考慮充電需求;文獻(xiàn)[2]將AGV電量作為作業(yè)調(diào)度的約束,驗證了使用電力驅(qū)動可節(jié)省10%的運行成本,但在AGV運行過程中沒有安排充電任務(wù);文獻(xiàn)[3]考慮了AGV的電量限制,但當(dāng)電量不足時則無法進(jìn)行后續(xù)任務(wù)。近年來,一些學(xué)者將充電需求考慮到AGV作業(yè)調(diào)度中,同時考慮了AGV重空載耗電差異,充電、換電時機(jī)的選擇和充電等待時間等因數(shù)[4-11],提出一系列充電策略,如以離線充電為輔,在線充電為主的充電策略[7],多頻次充電策略[8],機(jī)會式充電策略[9]等。綜上可知,大多數(shù)研究主要針對AGV的充電策略,對影響充電的因素考慮較為單一,對AGV充電調(diào)度研究不夠完善。針對以上問題,本文根據(jù)自動化碼頭AGV實際的作業(yè)調(diào)度現(xiàn)狀,綜合考慮AGV作業(yè)任務(wù)調(diào)度、AGV充電約束以及充電時間的選擇和重空載耗電差異等因素,提出考慮充電過程的自動化碼頭AGV作業(yè)調(diào)度模型,以提高AGV的作業(yè)效率,縮短充電時間,尋求充電需求與碼頭作業(yè)任務(wù)之間的平衡。

        1 問題描述

        目前自動化碼頭使用的AGV小車多采用電力驅(qū)動,充電時間較長、續(xù)航能力有限。如果充電不及時,電量耗盡的AGV會停工,從而造成AGV作業(yè)效率的大幅度下降,因此必須考慮AGV充電過程對作業(yè)調(diào)度的影響。某水平式自動化集裝箱碼頭分布如圖1所示。AGV作業(yè)循環(huán)過程如圖2所示。

        在日常作業(yè)中,當(dāng)AGV收到任務(wù)1后,且自身電量充足,則立即去岸橋緩沖區(qū)F1,裝箱M1后運至堆場A01,完成任務(wù)后檢查自身電量,AGV仍有足夠的電量完成任務(wù)2,因此指派AGV行駛至緩沖區(qū),裝箱M2后運至堆場A02,在完成任務(wù)2,當(dāng)電量不足時,AGV發(fā)送請求,經(jīng)指派該AGV進(jìn)行充電任務(wù)。同時需要考慮的是,由于AGV行駛中空載、重載的耗電量有所不同,因此要分別計算AGV不同狀態(tài)的耗電量。

        2 考慮充電過程的AGV作業(yè)調(diào)度模型

        2.1 模型假設(shè)

        本文主要研究AGV充電過程對自動化碼頭AGV調(diào)度的影響,考慮充電策略的AGV調(diào)度問題相對復(fù)雜,一方面AGV充電速率受其所剩電量的影響,另一方面AGV空重載行駛途中所消耗的電量也隨著電量的消耗做相應(yīng)的變化。尋找不同充電區(qū)間下的AGV作業(yè)時間與充電之間的關(guān)系變得更加困難,為方便模型的建立與求解,進(jìn)行如下假設(shè):每輛AGV每次運輸一個集裝箱;每輛AGV由調(diào)度中心進(jìn)行任務(wù)分配,不考慮AGV在作業(yè)過程中可能產(chǎn)生的沖突等情況,均能正常完成任務(wù);不考慮AGV的差異性,每輛AGV的運輸效率相同,空載和重載的運行速度及耗電量不變;AGV到達(dá)充電位置點均能立即充電;AGV開始作業(yè)時刻為0。

        2.2 符號說明

        2.3 建立模型

        本文以最小化最大完工時間為優(yōu)化目標(biāo)(見式(1)),最大完工時間即所有作業(yè)任務(wù)完工所需時間的最大值,同時將充電加入到AGV作業(yè)調(diào)度過程中,尋找不同充電過程下的AGV充電需求與碼頭作業(yè)任務(wù)之間的平衡。即

        (1)

        根據(jù)自動化碼頭AGV實際作業(yè)流程,設(shè)定約束條件。

        1)電量約束。AGV在執(zhí)行任務(wù)過程中,分為重載、空載兩種狀態(tài),各種狀態(tài)耗電量也不同,應(yīng)區(qū)別對待兩種狀態(tài)。根據(jù)AGV電池荷電狀態(tài)劃分為強(qiáng)制充電區(qū)間、機(jī)會式充電區(qū)間、正常工作區(qū)間三個區(qū)間,故當(dāng)AGV執(zhí)行任務(wù)前應(yīng)進(jìn)行電量判定,決定是否接受任務(wù)。電量約束如下:

        (2)

        公式ei,v+Li,N+2≤Ev,?i∈I,v∈V表示AGV剩余電量需足夠返回離線充電點。

        公式Li/s1=0,?i∈C表示在執(zhí)行充電任務(wù)時,AGV不允許接受其他任務(wù)并且處于靜止?fàn)顟B(tài)。

        每個實際任務(wù)應(yīng)滿足在其整個任務(wù)網(wǎng)絡(luò)的流約束為:

        ∑j∈I+/{i}xjiv=∑j∈I+/{i}xijv=yiv,?i∈I,v∈V。

        ∑v∈Vyiv=1,?i∈I表示每個任務(wù)在被一臺AGV執(zhí)行一次后不能再被其他AGV運輸。

        xijv+xjiv≤1,?i,j∈I,i≠j,v∈V表示每輛AGV在完成一項任務(wù)之前不能進(jìn)行其他任務(wù)。

        ∑i∈IxN+1,i,v=∑i∈Ixi,N+2,v=1,?v∈V表示對于執(zhí)行運輸任務(wù)的AGV都是從虛擬任務(wù)起點出發(fā)到虛擬任務(wù)終點處結(jié)束。

        xi,N+1,v=xN+2,j,v=0,?i∈I,v∈V表示為每輛AGV在虛擬任務(wù)之前不能有任務(wù),在虛擬任務(wù)之后不能再有任務(wù)。

        3 模型求解

        3.1 遺傳算法編碼過程

        根據(jù)AGV分配任務(wù)進(jìn)行編碼。設(shè)集裝箱碼頭任務(wù)數(shù)為|N|、AGV的數(shù)量為|K|,染色體由|N|個1到|V|之間的正整數(shù)排列。圖3為18個任務(wù)、6臺AGV對應(yīng)的染色體編碼任務(wù)示意圖,第i個編碼為v,則表示第i個任務(wù)是由AGVv進(jìn)行運輸。

        3.2 染色體解碼過程

        首先將|I|個運輸任務(wù)分配給|K|輛AGV,并且要求在若干個循環(huán)中完成任務(wù),因此要對AGV分到的相應(yīng)的運輸任務(wù)進(jìn)行解碼。圖4是遺傳算法過程中解碼的流程圖。其中:SOC(stale of change)表示存電狀態(tài),當(dāng)SOC=0時,表示電池放電完全;當(dāng)SOC=1時表示電池完全充滿。

        整個任務(wù)解碼過程主要包括:1)判斷是否進(jìn)行充電,2)生成初始AGV任務(wù)路徑,并在運行的過程中進(jìn)行機(jī)會式充電。

        3.3 適應(yīng)度函數(shù)

        本文初始的適應(yīng)度函數(shù)是解碼得到的AGV最大完工時間Max(f),但是最終的目標(biāo)函數(shù)是minMax(f),故將得到的AGV最大完成工時Max(f),取其倒數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù),并通過該值來判斷每個可行解的優(yōu)劣程度。

        3.4 遺傳算子

        采用隨機(jī)遍歷選擇法、均勻交叉法和倒置變異法分別進(jìn)行選擇算子、交叉算子、變異算子的遺傳操作。在選擇算子遺傳操作中,任意選取4個個體,分別計算適應(yīng)度值,并進(jìn)行比較,得到兩個較優(yōu)的個體。在交叉算子遺傳操作中,選取兩條父代染色體后隨機(jī)選擇兩處切點,復(fù)制兩處切點中染色體后,交換這兩條切片染色體,生成新的子代。在變異算子操作過程中,隨機(jī)在染色體上選擇兩個位置,顛倒兩個位置間的基因序列,其中變異算子過程如圖5所示。

        4 模型檢驗

        4.1 檢驗參數(shù)設(shè)置

        在以上算法模型的基礎(chǔ)上,通過Matlab軟件進(jìn)行編碼和模型檢驗。將收集的數(shù)據(jù)放于特定的Excel表格中,令A(yù)GV載速度為3.5 m/s,空載速度為5.8 m/s,重載狀態(tài)下耗電率為0.003 SOC/m,空載狀態(tài)下耗電率為0.0015 SOC/m。通過對廈門遠(yuǎn)海碼頭實地調(diào)研得到岸橋和堆場之間的距離見表1。

        表1 岸橋和堆場之間的距離Tab.1 Distance between bridge and yard m

        4.2 檢驗場景

        1)實驗一

        實驗?zāi)康模簩Ρ炔煌潆姴呗?,選出最優(yōu)的充電策略。

        檢驗設(shè)置:限定GA最大迭代次數(shù)為300,種群為30,交叉概率為0.8,變異概率為0.4,取AGV數(shù)量為10,分別取不同任務(wù)數(shù)(500~2000)。

        (2)實驗二

        實驗?zāi)康模焊鶕?jù)實驗一得出的結(jié)論,確定最佳的機(jī)會式充電區(qū)間范圍。

        檢驗實驗設(shè)置:選取機(jī)會式充電策略,取AGV數(shù)量為10,任務(wù)數(shù)為1000,分別改變機(jī)會式充電區(qū)間的范圍,其他設(shè)置與檢驗1相同。

        4.3 實驗結(jié)果分析

        1)實驗一結(jié)果分析

        實驗一設(shè)計以下3種充電策略。策略1即傳統(tǒng)離線式充電方法,當(dāng)前剩余電量低于40%時,強(qiáng)制進(jìn)行充電,并且充滿;策略2為改進(jìn)傳統(tǒng)離線式充電方法即按需充電,當(dāng)前剩余電量低于40%時,強(qiáng)制進(jìn)行充電,并且按需充電;策略3即機(jī)會式充電,當(dāng)前剩余電量低于30%時進(jìn)行強(qiáng)制充電,當(dāng)前剩余電量高于30%低于45%時采用機(jī)會式充電,當(dāng)前剩余電量高于45%時,正常工作。

        對這3種充電策略進(jìn)行檢驗,AGV運行40次,取運算結(jié)果的平均值作為參考值。AGV數(shù)量為10輛,當(dāng)任務(wù)數(shù)分別為500、800、1000、1300、1500、1800、2000時,3種充電策略完成任務(wù)總時間見如表2所示。

        表2 3種充電策略作業(yè)時間對比Tab.2 Comparison of operation time of three charging strategies任務(wù)數(shù)Number of jobs作業(yè)時間 Comparison of operation time/s充電策略 Charging strategy 1充電策略 Charging strategy 2充電策略 Charging strategy 350019 48917 87617 35480033 85931 08930 2751 00041 54938 58536 8491 30052 98249 45747 1251 50061 08958 16154 8941 80073 89169 78465 7892 00082 87177 59474 184

        由表2可知:充電策略2整體上優(yōu)于充電策略1,當(dāng)任務(wù)數(shù)為1000時,策略2作業(yè)過程中每次充電后的電量如圖6所示。這種按需充電策略,不僅解決充電時間過長的問題,提高了AGV的充電利用率和作業(yè)效率,而且解決了某些碼頭因充電裝置過少而造成的充電排隊等待的問題。

        對比充電策略2和充電策略3,可以得出充電策略3整體上優(yōu)于充電策略2,并隨著任務(wù)量的增加,充電策略3的優(yōu)勢逐漸擴(kuò)大。當(dāng)任務(wù)數(shù)為500時,分別記錄充電策略2和充電策略3的AGV的電量變化曲線如圖7所示。可以看出機(jī)會式充電策略不但結(jié)合了按需充電的傳統(tǒng)充電策略的優(yōu)勢,而且利用其等待空閑時間進(jìn)行充電作業(yè),大大提高了碼頭作業(yè)系統(tǒng)效率。

        2)實驗二結(jié)果分析

        參考文獻(xiàn)[9]提出的模型,在機(jī)會式充電區(qū)間(30,85)且區(qū)間長度為15、10兩種不同情況下分別進(jìn)行模型檢驗,并紀(jì)錄最終完成任務(wù)時間、平均每輛AGV總充電時間以及充電次數(shù)這3項指標(biāo),得出結(jié)果如表3所示。

        表3 不同充電區(qū)間的各項評價指標(biāo)Tab.3 Evaluation indexes of different charging intervals

        首先對比區(qū)間寬度為15的3組數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)當(dāng)機(jī)會式充電區(qū)間為(70,85)時,其中每一項指標(biāo)都比其他兩個充電區(qū)間高,這是由于當(dāng)機(jī)會式充電區(qū)間過高時,充電速率隨電池SOC增高而降低,所以充電時間比其他兩個充電區(qū)間多了很多。雖然電池在該區(qū)間段耗電較慢,但是此段電池的利用率比較低,這兩點導(dǎo)致了最終完成時間的增加。當(dāng)機(jī)會式充電區(qū)間為(30,45)時,得到的數(shù)據(jù)和充電區(qū)間(50,65)比較接近,但是根據(jù)文獻(xiàn)[12]可知,當(dāng)電池深度放電過多時電池交流內(nèi)阻會顯著提高,對電池性能、壽命造成嚴(yán)重影響??傮w上對比區(qū)間寬度為15的這3組數(shù)據(jù),機(jī)會式充電區(qū)間為(50,65)的綜合評價最優(yōu)。當(dāng)區(qū)間寬度為10時,通過對比數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),充電次數(shù)總體上比區(qū)間寬度為15的多,并且當(dāng)區(qū)間為(70,80)時,出現(xiàn)了與區(qū)間為(70,85)同樣的問題。對比區(qū)間寬度為10的這5組數(shù)據(jù),區(qū)間為(40,50)要優(yōu)于另外4組。

        通過對比區(qū)間(50,65)和(40,50)這兩組數(shù)據(jù),得出機(jī)會式充電區(qū)間為(50,65)的綜合評價指標(biāo)最優(yōu),此時AGV充電時間較短,并且耗電速率較慢,可以更多地減少AGV充電對碼頭作業(yè)調(diào)度的影響。

        5 結(jié)束語

        自動化集裝箱碼頭AGV作業(yè)調(diào)度問題是影響碼頭作業(yè)效率的關(guān)鍵問題,本文在AGV作業(yè)調(diào)度的過程中考慮了AGV電池續(xù)航能力和空重載耗電差異,提出了考慮充電過程的AGV作業(yè)調(diào)度模型,并采用GA求解。對比3種充電策略,得出:與傳統(tǒng)離線式充電策略相比,機(jī)會式充電策略能夠有效的減少AGV充電對作業(yè)調(diào)度的影響,并且合理的機(jī)會式充電區(qū)間同總的任務(wù)完成時間相關(guān),AGV充電和作業(yè)協(xié)同調(diào)度可有效的減少AGV充電次數(shù)和時間,進(jìn)而提高碼頭的整體作業(yè)效率。由于本文重點關(guān)注自動化碼頭AGV的作業(yè)效率,未考慮AGV在運行過程中所產(chǎn)生的路徑?jīng)_突以及AGV充電站位置、數(shù)量和規(guī)劃等問題對作業(yè)調(diào)度的影響,這些問題今后將做進(jìn)一步研究。

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