[發明專利]一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調度優化方法

有效

• 申請號: 202010578044.8
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN112150059B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 田昕怡;滕永興;楊霖;曹國瑞;朱逸群;于學均;孫淑嫻;鐘睿君;李振龍;王子南
• 申請（專利權）人: 國網天津市電力公司電力科學研究院;國網天津市電力公司;國家電網有限公司
• 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: 天津盛理知識產權代理有限公司 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度優化方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟一，利用條碼掃描設備掃描入庫包裝箱條碼，識別器具所屬類別，生成新器具入庫數據；

步驟二，基于計量器具智能倉庫的結構和功能，根據入庫數據對調度作業軌跡進行編碼；

步驟三，以調度作業軌跡編碼為自變量，分別建立最小化作業時間和最小化同類器具距離的目標函數和約束條件；

步驟四，對建立的最小化作業時間和最小化同類器具距離的目標函數進行無量綱化處理，并應用層次分析法對各目標函數賦予權重，構建轉移作業路徑優化數學模型；

步驟五，基于烏鴉算法，對構建的轉移作業路徑優化數學模型進行求解，得到計量器具智能倉庫調度作業的最優方案。

2.根據權利要求1所述的一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調度優化方法，其特征在于：所述基于計量器具智能倉庫的結構和功能，根據入庫數據對調度作業軌跡進行編碼的方法為：

器具入庫時坐標表示為(x₀，y₀，z₀)；器具i的坐標表示為(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量；定義同類器具的平均坐標為

3.根據權利要求1所述的一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調度優化方法，其特征在于：所述建立最小化作業時間的目標函數和約束條件為：

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

所述建立最小化同類器具距離的目標函數和約束條件為：

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量。

4.根據權利要求1所述的一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調度優化方法，其特征在于：所述對建立的最小化作業時間和最小化同類器具距離的目標函數進行無量綱化處理的方法為：按照式(3)進行無量綱化處理：

其中，F_1min表示作業時間的最小值，F_2min表示同類器具距離的最小值。

5.根據權利要求1所述的一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調度優化方法，其特征在于：所述構建轉移作業路徑優化數學模型為：

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

6.根據權利要求1所述的一種基于烏鴉算法的計量器具智能倉庫調度優化方法，其特征在于：所述基于烏鴉算法，對構建的轉移作業路徑優化數學模型進行求解，得到計量器具智能倉庫調度作業的最優方案的方法為：包括如下步驟：

1)設置初始種群規模p，察覺概率r，飛行步長fl以及最大迭代次數T，確定烏鴉初始位置和藏食位置；其中初始種群規模代表了調度作業可能存在的路徑個數，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度，即轉移作業路徑優化的目標函數值；

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

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度，與原適應度作比較，若更優則更新藏食位置，變更路徑方案，反之不進行更新；

5)重復更新烏鴉位置至迭代終止，輸出全局最優軌跡。