[發明專利]一種倉庫揀選路徑優化方法、存儲介質及計算設備

在審

• 申請號: 202010725701.7
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN111861019A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 于軍琪;惠蕾蕾;趙安軍;李若琳;趙澤華;段佳音;周昕瑋;侯雪妍;席江濤
• 申請（專利權）人: 西安建筑科技大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/08;G06N3/00
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 高博

本發明公開了一種倉庫揀選路徑優化方法、存儲介質及計算設備，螞蟻從節點1出發，節點1根據蟻群的概率選擇規則，計算并選擇下一個節點；將路徑上的信息素進行揮發和更新；根據蟻群的信息素更新規則，假設螞蟻選擇了節點2作為下一個前進的節點，節點1將螞蟻以信號的形式傳遞給節點2，判斷節點2是否為目標節點，計算得到路徑的總長度；當所有螞蟻完成一次路徑構建后，在節點1處對所有傳回的路徑長度進行排序，選擇排序在前列的w只螞蟻，對w只螞蟻經過的路徑信息素進行再次更新；更新收斂后輸出最優路徑。本發明將蟻群方法的結構映射到群智能架構中，取消中央處理器，有效提高了倉庫的運行效率。

技術領域

本發明屬于倉庫管理技術領域，具體涉及一種基于群智能架構的排序優化蟻群方法倉庫揀選路徑優化方法、存儲介質及計算設備。

背景技術

自動化倉庫的發展，使得智能AGV群體代替叉車作業進行搬運的工作模式逐漸發展起來，自動引導車在倉庫中的靜態路徑規劃研究也越來越受到重視，在倉庫中對貨物存取路徑做出合理的規劃是有效提高倉庫運行效率的手段。

目前，在處理智能倉庫揀選路徑規劃問題的時候，使用蟻群方法的研究較多，但是多數蟻群方法在求解路徑規劃問題時，較少考慮在迭代過程中利用多個螞蟻子蟻群之間信息素交互的方式。由于蟻群方法魯棒性突出并且易于和其他方法結合，為了提高搜索速度，排序優化的蟻群方法用排序的方式進行選擇。但是，基于排序優化的蟻群方法早期局部積累過多信息素，雖然求解速度提升了，但是降低了每代解的多樣性，方法易陷入局部最優。雖然通過利用多個節點分別處理子蟻群路徑構建的方式提高了方法的路徑搜索能力，但是每個子蟻群依舊要對全局的情況有所了解，倉庫環境發生變動時節點依舊需要根據全局情況進行重新配置。

然而，在群智能系統中，將中央站任務分化為由多個智能節點來共同完成，不存在“中央機”，所有節點都是平等的，這種“無中心”的群智能網絡架構，能夠將資源最大化利用?；谌褐悄芗軜嫷膫}庫管理系統研究非常少，群智能系統由單個智能節點運算、存儲，多個智能節點共同完成，整體系統的控制方式對于倉庫管理來說是非常有利的。因此研究基于群智能架構的排序優化蟻群方法倉庫揀選路徑優化方法是非常有意義的，對各種類型的倉庫路徑優化都具有一定的指導和借鑒作用。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術中的不足，提供一種倉庫揀選路徑優化方法、存儲介質及計算設備，解決現有集中式架構存在的效率低和不易拓展等問題，主要是每個節點配置存儲模塊和計算模塊，通過所有的節點的局部運算來完成整個系統的路徑搜索，有效提高了倉庫的運行效率。

本發明采用以下技術方案：

一種倉庫揀選路徑優化方法，包括以下步驟：

S1、螞蟻從節點1出發，節點1根據蟻群的概率選擇規則，計算并選擇下一個節點；

S2、根據蟻群的信息素更新步驟S1確定的概率選擇規則，將路徑上的信息素進行揮發，然后對通過路徑上的局部信息素進行更新，將更新之后的信息素濃度存儲于路徑兩端的節點處；

S3、根據步驟S2中蟻群的信息素更新規則，假設螞蟻選擇了節點2作為下一個前進的節點，節點1將螞蟻以信號的形式傳遞給節點2，判斷節點2是否為目標節點，如果是，則將之前通過的所有節點信息傳回給節點1，并通過相加求和的方式計算得到路徑的總長度；如果不是，螞蟻在節點2處重復步驟S1和步驟S2直到到達最終目標節點；

S4、當所有螞蟻完成一次路徑構建后，在節點1處對所有傳回的路徑長度進行排序，選擇排序在前列的w只螞蟻，對w只螞蟻經過的路徑信息素進行再次更新；

S5、如果步驟S4的更新不收斂，返回步驟S1，如果收斂，執行步驟S6；

S6、輸出最優路徑。

具體的，步驟S1中，當螞蟻k在節點i時，選擇節點j的概率為：