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摘要
新兴魔方型仓储系统AutoStore中,用于存放货物的料箱垂直堆放在相互拼接但独立的货格内,自动引导车(automated guided vehicle, AGV)除了要搬运目标料箱外,还需负责目标料箱上部阻碍箱的倒箱操作,且活动范围从二维平面扩大到三维空间,均增加了路径规划的复杂性。为了降低路径规划的复杂性,在分解作业流程的基础上,通过建立AGV双层路径规划模型的方法:内层模型以阻碍箱落箱位为决策变量,最小化单个目标箱的倒箱时间;外层模型将内层模型所得倒箱时间为输入参数,优化目标为最小化AGV完成任务时间。通过提出嵌套式启发式算法,将倒箱路径寻优嵌入多AGV多任务路径分配中。研究了不同规模算例,证明了所提方法的有效率和适用性;且仓储规模增大后,目标箱分散度增加,AGV作业时间大幅度增加;AGV数量和作业时间负相关;仓储率提高会增加倒箱概率,增加作业时间;目标箱数目变化与AGV作业时间正相关。结果证明在求解效率方面,主要受目标箱随机生成位置和仓储率影响,但绝对值也仅在10 s左右。
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