[發(fā)明專利]一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調(diào)度優(yōu)化方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010578044.8
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN112150059B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 田昕怡;滕永興;楊霖;曹國瑞;朱逸群;于學(xué)均;孫淑嫻;鐘睿君;李振龍;王子南
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)天津市電力公司電力科學(xué)研究院;國網(wǎng)天津市電力公司;國家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06F30/27;G06K7/10;G06N3/00;G06F111/04;G06F111/10
• 代理公司: 天津盛理知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 12209
• 代理人: 王來佳

1.一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟一，利用條碼掃描設(shè)備掃描入庫包裝箱條碼，識別器具所屬類別，生成新器具入庫數(shù)據(jù)；

步驟二，基于計量器具智能倉庫的結(jié)構(gòu)和功能，根據(jù)入庫數(shù)據(jù)對調(diào)度作業(yè)軌跡進(jìn)行編碼；

步驟三，以調(diào)度作業(yè)軌跡編碼為自變量，分別建立最小化作業(yè)時間和最小化同類器具距離的目標(biāo)函數(shù)和約束條件；

步驟四，對建立的最小化作業(yè)時間和最小化同類器具距離的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行無量綱化處理，并應(yīng)用層次分析法對各目標(biāo)函數(shù)賦予權(quán)重，構(gòu)建轉(zhuǎn)移作業(yè)路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型；

步驟五，基于烏鴉算法，對構(gòu)建的轉(zhuǎn)移作業(yè)路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解，得到計量器具智能倉庫調(diào)度作業(yè)的最優(yōu)方案。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于：所述基于計量器具智能倉庫的結(jié)構(gòu)和功能，根據(jù)入庫數(shù)據(jù)對調(diào)度作業(yè)軌跡進(jìn)行編碼的方法為：

器具入庫時坐標(biāo)表示為(x₀，y₀，z₀)；器具i的坐標(biāo)表示為(x_i，y_i，z_i)；運動速度表示為(v_x，v_y，v_z)；k_i表示器具i入庫時倉庫中已有同類器具的數(shù)量；定義同類器具的平均坐標(biāo)為

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于：所述建立最小化作業(yè)時間的目標(biāo)函數(shù)和約束條件為：

s.t.l_x≤|x_i-x₀|≤L_x

l_y≤|y_i-y₀|≤L_y

l_z≤|z_i-z₀|≤L_z (1)

其中l(wèi)_x，l_y，l_z分別表示周轉(zhuǎn)箱的長、寬、高；L_x，L_y，L_z分別表示周轉(zhuǎn)箱存放區(qū)的長、寬、高；x₀，y₀，z₀分別表示器具入庫時的坐標(biāo)；x_i，y_i，z_i分別表示器具i的坐標(biāo)；v_x，v_y，v_z分別表示器具在三個坐標(biāo)上的運動速度；

所述建立最小化同類器具距離的目標(biāo)函數(shù)和約束條件為：

s.t.1≤k_i≤K (2)

其中K表示為此類計量器具的最大存儲量；k_i表示器具i入庫時倉庫中已有同類器具的數(shù)量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于：所述對建立的最小化作業(yè)時間和最小化同類器具距離的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行無量綱化處理的方法為：按照式(3)進(jìn)行無量綱化處理：

其中，F(xiàn)_1min表示作業(yè)時間的最小值，F(xiàn)_2min表示同類器具距離的最小值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于：所述構(gòu)建轉(zhuǎn)移作業(yè)路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型為：

式中，w1，w2分別為使用層次分析法為兩個目標(biāo)函數(shù)賦予權(quán)重值，表示無量綱化處理后的最小化作業(yè)時間目標(biāo)函數(shù)，表示無量綱化處理后的最小化同類器具距離目標(biāo)函數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于：所述基于烏鴉算法，對構(gòu)建的轉(zhuǎn)移作業(yè)路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解，得到計量器具智能倉庫調(diào)度作業(yè)的最優(yōu)方案的方法為：包括如下步驟：

1)設(shè)置初始種群規(guī)模p，察覺概率r，飛行步長fl以及最大迭代次數(shù)T，確定烏鴉初始位置和藏食位置；其中初始種群規(guī)模代表了調(diào)度作業(yè)可能存在的路徑個數(shù)，烏鴉初始位置和藏食位置分別代表了初始路徑方案和待對比的路徑方案；

2)求解初始種群中個體的適應(yīng)度，即轉(zhuǎn)移作業(yè)路徑優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)值；

3)按照式(5)更新烏鴉位置，生成新的調(diào)度作業(yè)路徑，若新的路徑可行則更新，反之不進(jìn)行更新；

式中和分別表示在第t次迭代時烏鴉i所處的位置和藏食位置，h_i,h_j為[0,1]之間的任意值，fl_i^t和r_j^t分別表示在第t次迭代時烏鴉i的飛行步長和烏鴉j的察覺概率；

4)計算烏鴉新位置的適應(yīng)度，與原適應(yīng)度作比較，若更優(yōu)則更新藏食位置，變更路徑方案，反之不進(jìn)行更新；

5)重復(fù)更新烏鴉位置至迭代終止，輸出全局最優(yōu)軌跡。