集装箱码头 agv python

### 使用Python实现集装箱码头AGV调度与管理

#### 1. 定义问题背景
集装箱码头的AGV调度是一个复杂的优化问题，涉及到多个因素如路径规划、任务分配以及资源利用效率。为了简化模型并专注于核心逻辑，在此提供一种基于遗传算法(GA)的方法来解决这个问题[^1]。

#### 2. 构建环境设置
首先定义一些基本参数和类结构用于表示AGV及其操作场景：

import random
from typing import List, Tuple

class AGV:
    def __init__(self, id_: int):
        self.id_ = id_
        self.position = None  # 当前位置
        self.task_queue = []  # 待执行的任务列表
    
    def move(self, destination: str):
        """移动到指定地点"""
        print(f"AGV {self.id_} moving to {destination}")
        
def create_agvs(num_of_agv: int) -> List[AGV]:
    agvs = []
    for i in range(1, num_of_agv + 1):
        agv = AGV(i)
        agvs.append(agv)
    return agvs

#### 3. 设计任务分配机制
通过随机生成若干个装卸货请求作为初始输入数据集，并将其合理地分发给各个可用的AGV车辆处理：

TaskType = Tuple[str, float]

def generate_tasks(n_tasks=50) -> List[TaskType]:
    tasks = [("P%d"%i, round(random.uniform(1., 10.), 2)) for i in range(n_tasks)]
    return tasks

def assign_task_to_agv(tasks: List[TaskType], agvs: List[AGV]):
    while tasks:
        task = tasks.pop()
        selected_agv = min((agv for agv in agvs), key=lambda a:len(a.task_queue))
        selected_agv.task_queue.insert(0,task)
        print(f'Task assigned:{task}->AGV{selected_agv.id_}')

#### 4. 实施简单的GA框架来进行全局寻优
这里采用了一个非常基础版本的遗传算法去尝试找到更佳的工作安排方案；实际应用中可能还需要加入更多细节调整以适应具体需求特点。

PopulationSize = 100
GenerationsLimit = 500

def fitness_function(individual): ...
    
def crossover(parent_a,parent_b): ...

def mutate(child):...

population = [[random.randint(0,len(create_agvs)-1)]*len(generate_tasks())for _ in range(PopulationSize)]

best_fitness=-float('inf')
generation_count=0
while generation_count<GenerationsLimit :
    offspring_population=[]
    for parent_pair in zip(*[iter(population)]*2):
        child=crossover(*parent_pair)
        mutated_child=mutate(child)
        offspring_population.extend([child,mutated_child])
        
    population=[ind for ind,_ in sorted([(ind,fitness_function(ind))for ind in offspring_population],
                                        reverse=True)[:PopulationSize]]
    
    current_best=max((fitness_function(x)for x in population))
    if best_fitness<=current_best:
        best_solution=[p for p,f in [(pop,fitness_function(pop))for pop in population]if f==current_best][0]
        best_fitness=current_best
        
print(best_solution,best_fitness)

以上代码片段展示了如何构建一个简易版的集装箱码头AGV管理系统原型。当然这只是一个起点，真实世界中的情况会更加复杂多变，因此建议进一步探索相关领域内的高级技术和理论成果以便更好地应对挑战。