关于现代双伸位堆垛机归一化处理的研究
导读：原有针对传统立体库调度问题的研究并不能完全满足立体库新形态所面对的新问题，另外立体库的规模也在不断增大，由原来的几百托招‘位上升到几千个甚至几万个托招‘位存储单兀，面对求解问题规模的增大，设计出一种有效的适合求解大规模问题的优化算法也极为必要.由本站硕士论文中心整理。
绪论
课题研究背景
伴随着现代科技、工业生产及流通领域的发展，“物流”概念逐步被人们所接受，物流成为人们生活中不可或缺的组成部分，物流所蕴藏的巨大潜力有待挖掘。然仓储是现代物流流通枢纽中的关键节点，仓储业的发展如果跟不上时代脚步，必然造成整个物流流通环节的中断，不利十现代经济的健康发展。自动化立体仓库作为物流系统中的一种重要仓储形式，正受到人们的高度重视。由十其具有节约占地、提高空间利用率、库存容量大、自动存取频率高、减少人力资源、管理便捷、操作准确、安全可靠性强等优点[2]，近年来在世界各国都得到了迅速发展。
1959年，世界上最早的高层货架仓库在美国建成[3]，并十1963年最先在仓库业务中使用计算机进行控制管理。在此之后，口本和德国等工业发达国家也相继开发了自动化立体仓库，其中口本的发展速度最快，成为世界上拥有自动化立体仓库数量最多的国家之一.
我国从20世纪70年代末到80年代初开始引进自动化立体库技术，主要起源十口本和德国，我国第一座由机械部北京起重运输机械研究所负责自行研制的高15米自动化立体仓库十1980年投产以来，自动化立体仓库的研究和应用在我国得到了较大发展，在汽车、医药、化工、食品、电子、军工、烟草、零配件等行业[f5l的应用逐年增长。其中，最具典型代表是我国家电龙头企业海尔集团国际物流中心的立体库，该库高度达22米，拥有180_56个标准托招‘位，包括原材料和产成品两大自动化物流系统，全部实现了现代物流的自动化和智能化。全自动立体仓库主要在一些大型企业内部建造与使用，以节能环保为目的的“绿色仓库[6]”在个别企业成功使用，2008年以来大型自动化立体库项目主要有:江苏洋河酒厂1.8万多个货位的成品自动立体库:北京高教出版社4万个货位的自动化立体库、伊利集团1万个货位的自动化立体库等等。据不完全统计，目前国内建成立体库的数量为2000多座，自动化立体仓库数量600多座，与发达国家相比，无论是在数量上，还是在自动化程度、信息处理、可靠性等方面还有很大的差距，目‘普及率还很低。
美国ADL公司调查称，1988年世界自动化仓储和搬运设备的市场投入约为20亿美兀，199_5年上升为3 _5亿美兀，到了21世纪初，其市场规模已经提高一倍达70亿美兀。据此推测，未来自动化立体仓库市场增长率可达到6 _5%左右。目前，在我国物流业已经跻身十大产业调整规划，充分体现了党中央、国务院对其发展地位、作用的认可。上海市已经把发展立体库和立体平库事业作为上海的五大支柱产业之一。由此可见，随着物流业的发展，自动化立体仓库有如一块正在开发中的“处女地”，广阔的市场空间定会加快其发展步伐，成为带动企业经济发展的重要力量源泉之一。因此，与自动化立体仓库相关课题正在成为产学界的研究热点，他们的
研究成果也在促进其技术水平的不断完善。
2.研究的意义及目的
在自动化立体仓库中，高层货架和有轨巷道式堆垛机是其重要组成部分，仓库运行效率取决十堆垛机的工作效率，除了堆垛机本身的设计性能参数外，堆垛机作业调度成为影响仓库效率的关键因素，因此研究堆垛机的作业调度问题，对提高立体仓库的运作效率、提高仓库保管效率、降低系统维护费用等具有非常重要的意义。
随着立体仓库市场需求的多样化发展，研制立体库的单位对仓库设计类型做出了相应调整，立体仓库类型出现了多样化，不同的分类方法有不同的分类，比如按照堆垛机行走方式分类有:直道型、转弯型、转道车型;按货架纵向货位数分类有:单货位、双货位、多货位;按照货架排列形式分类有:单深式、双深式(又称双伸位)、二深式等等。本课题所要研究的双伸位堆垛机就是为了满足一些用户在节约投入成本情况并达到较高的仓储能力下应运生的，由十其独特优势(参见2.3节)在实际应用中得到迅速推广，并具有广阔的市场前景及发展空间。原有针对传统立体库调度问题的研究并不能完全满足立体库新形态所面对的新问题，另外立体库的规模也在不断增大，由原来的几百托招‘位上升到几千个甚至几万个托招‘位存储单兀，面对求解问题规模的增大，设计出一种有效的适合求解大规模问题的优化算法也极为必要，因此，本课题的研究具有重要的理论价值和工程应用价值。
本课题研究的目的在十有针对性地处理双伸位堆垛机作业调度问题，一方面找到合理有效的优化方法，解决库位分配问题，以指导工程项目的实际应用;另一方面找到有效的优化算法，解决双伸位堆垛机拣选作业调度问题，使其既能满足实际工程的实时性要求，又能达到比较好的优化效果，即以较小的代价获得较大的利益，并目_设计出的优化算法可以延伸到传统类型的单深式堆垛机调度问题的解决，不缺乏一般性。
3.国内外研究状况
针对自动化立体仓库调度问题，国内外学者主要对货位分配、复合作业、拣选作业、倒库作业和输送系统(AGv)等方面的调度优化进行了广泛研究，采用的优化算法除1.4节中提到的主要经典算法外，还有禁忌搜索算法、Petri网、专家系统、蚁群算法、微粒群算法，以及各种改进算法等。
在国外，文献「7]利用遗传算法对在线调度系统进行了研究，包括出入库设备调度、存储策略等优化;文献[[8]采用遗传算法对大规模集成设备的立体库的存取调度
优化进行研究，并与多种启发式算法进行比较分析;文献「9]建立了MPGA系统，为基十分区的自动化立体仓库的提出了一种好的动态控制和管理仓库的有效方法;文献「10]建立了AGV运行时间的模型，在各种不同的调度规则下采用传统的启发式算法进行研究;文献[11]采用禁忌搜索的混合整数规划算法研究了自动化立体库出入库调度问题。
在国内，山东工业大学的田国会等提出了影响仓库运行效益的若干优化调度问题，并提出了一种混合遗传算法用十固定货架拣选作业优化问题求解;浙江大学的柳赛男，柯映林等「’3]等提出了库区分配策略和货位分配策略的货位分配优化问题的数字模型，并采用基十Pareto最优解的遗传算法进行求解，使库区货位分配合理，提高仓库存取效率;西安理工大学的土雯，傅卫平等针对自动化立体库出入库调度优化问题，提出了一种基十遗传算法/层次分析法的优化方法，实现了对出入库调度规则的优化;马永杰，蒋兆远「’5]对堆垛机待命位策略进行研究，利用多质点重心法，通过格拉斯曼空间到仿射空间的映射求出堆垛机的待命位;鞍山师范学院的刘臣奇等提出了采用蚁群算法解决拣选作业优化问题，取得较好优化效果;文献「17]将粒子群算法应用到堆垛机作业路径的研究上，对堆垛机工作效率的提高有一定效果;文献「181研究了专家系统在立体仓库调度中应用，结果证明其方法是可行的。
总之，国内外的研究学者「19-24]采用不同的方法对自动化立体仓库的调度问题进行了广泛的研究，取得了一定的成果，并在现代物流和仓库的动态调度中发挥了重要作用，但是仍然存在着一些问题有待进一步解决。比如:研究的模型比较理想化，很多研究成果仍停留在理论上未能在实际中得到推广;实例选定的好坏对优化结果的影响不同，大多针对小规模问题，并缺少统计分析;更看重优化结果，对优化解和程序优化调度时间之间的协调对实际工程应用的影响考虑不够;大多是针对传统仓库调度的研究，对新型仓库调度问题的研究较少等。
4.经典优化调度算法
自动化立体仓库优化调度问题多为组合优化调度问题，包括有约束和无约束两种情况。解决该类问题的经典优化方法主要有:
(1)启发式算法(Heuristic Algorithm，简称HA)
基十现有的研究领域要解决的实际问题Ifn提出一种直观或经验构造算法，在可接受的计算费用下寻找最好解，但并不保证所得解的最优性。这种算法比较简单、计算量小、所得解在一些实际问题中可以满足需求，但由十该算法过十依赖实际问题、经验或设计者，因此有时得到的解较差，Ifn b‘不具有全局收效性。
(2)模拟退火算法(Simulated Annealing，简称SA>
一种基十迭代求解策略的随机寻优算法，由十物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题具有相似性，因此可以模拟物理退火来研究组合优化问题，设定某一初始温度，伴随退火过程，温度参数不断下降，结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解。这种算法通用性强，易十实现，但运算时间长、效率较低。
(3)遗传算法(Genetic Algorithm，简称GA)
一种基十达尔文进化论和孟德尔遗传学说的全局随机搜索优化算法。目前遗传算法已经成为解决组合优化问题的有力工具，在实际应用中得到广泛推广。
(4)神经网络算法(Artifical Neural Network，简称AN2
利用神经网络中神经兀的协同并行计算能力来构造的优化算法。该算法能够解决复杂的优化问题，但是容易陷入局部最优。
参考文献
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致谢 5-6
摘要 6-7
Abstract 7
1 绪论 11-16
1.1 课题研究背景 11-12
1.2 研究的意义及目的 12-13
1.3 国内外研究状况 13-14
1.4 经典优化调度算法 14-15
1.5 研究的主要内容 15-16
2 双伸位堆垛机自动化立体库 16-29
2.1 自动化立体库的构成 16-19
2.2 双伸位堆垛机立体库与传统立体库 19-20
2.3 双伸位堆垛机立体库的优缺点 20-21
2.4 双伸位堆垛机作业调度 21-28
2.4.1 作业形式 21-27
2.4.2 作业流程 27-28
2.4.3 作业调度目标 28
2.5 小结 28-29
3 双伸位堆垛机立体库库位静态分配的优化研究 29-36
3.1 货位分配原则 29-30
3.2 库位分配问题的提出 30-31
3.2.1 库位分配问题的研究状况 30
3.2.2 库位分配存在的问题 30-31
3.3 库位分配优化模型分析 31-33
3.4 模拟验证 33-35
3.5 小结 35-36
4 遗传算法 36-41
4.1 遗传算法简介 36-37
4.1.1 遗传算法的发展史 36
4.1.2 遗传算法的应用领域 36-37
4.2 遗传算法基本理论 37-40
4.2.1 遗传算法的编码及遗传操作 37-38
4.2.2 遗传算法基本框架与流程 38-40
4.3 小结 40-41
5 单亲遗传算法 41-44
5.1 单亲遗传算法简介 41
5.2 单亲遗传算法的基本概念 41-42
5.3 单亲遗传算法与传统遗传算法 42-43
5.4 小结 43-44
6 双伸位堆垛机拣选作业路径优化 44-71
6.1 双伸位堆垛机拣选作业分析 44-49
6.1.1 拣选作业流程 44-45
6.1.2 双伸位堆垛机拣选作业优化模型 45-47
6.1.3 双伸位堆垛机拣选作业与旅行商问题 47-49
6.2 遗传算法求解双伸位堆垛机拣选作业 49-53
6.2.1 算法的实现方法 49-52
6.2.2 算法的具体步骤 52-53
6.3 单亲遗传算法求解双伸位堆垛机拣选作业 53-56
6.3.1 算法的实现方法 53-55
6.3.2 算法的具体步骤 55-56
6.4 基于免疫抗体的单亲遗传算法求解双伸位堆垛机拣选作业 56-59
6.4.1 免疫抗体的实现 56-59
6.4.2 算法的实现步骤 59
6.5 实例分析 59-70
6.5.1 遗传算法实例验证 61-63
6.5.2 单亲遗传算法实例验证 63-66
6.5.3 基于免疫抗体的单亲遗传算法实例验证 66-68
6.5.4 三种算法对比验证 68-70
6.6 小结 70-71
结论 71-73
参考文献 73-77
附录A 77-78
附录B 78-79
作者简历 79-80
学位论文数据集 80-81
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