2-RGV调度问题的分区法模型与混合遗传算法

"这篇学术论文探讨了在自动化立体仓库中基于分区法的2-RGV (Rail-guided Vehicle，即有轨巷道堆垛起重机)调度问题。研究的主要目的是最小化所有物料的总出库时间，以提高仓库运营效率。文章建立了一个混合整数线性规划模型，并提出了一种混合遗传算法来解决这个问题。" 在仓储物流系统中，RGV是一种常见的自动运输设备，用于在高密度存储的立体仓库中搬运货物。在本文中，作者陈华针对救灾物资自动化立体仓库的出库流程，研究了如何有效地调度两辆在直线轨道上运行的RGV，以避免碰撞并优化作业效率。为了实现这一目标，作者采取了分区法，即将存储系统划分为两个互不重叠的区域，每个区域由一辆RGV负责执行存取任务。 混合整数线性规划模型是解决2-RGV调度问题的核心工具。这个模型考虑了多个因素，包括每辆RGV的服务顺序、任务分配以及出库站的安排，旨在最小化物料出库的总时间。模型的优化目标反映了仓储运营中的关键性能指标，即时间和效率。 为了解决这个复杂的优化问题，作者设计了一种混合遗传算法。这种算法借鉴了遗传算法的全局搜索能力和染色体编码策略，以适应问题的特定需求。染色体编码不仅包含了RGV的执行顺序，还包含了车辆分配和出库站的分配信息，确保了算法能全面考虑调度决策的各个方面。 通过实际算例，论文验证了所提出的模型和算法的有效性，表明这种方法可以成功地解决2-RGV调度问题，提高自动化立体仓库的作业效率。该研究对于优化仓库管理，特别是面对大量物资出库需求时，具有重要的理论和实践意义。 关键词：RGV调度，分区法，混合整数线性规划模型，混合遗传算法，自动化立体仓库 中图分类号：TP278（自动化技术及设备），O221.1（运筹学方法） 文献标识码：A 模型和算法的应用不仅限于救灾物资仓库，还可以广泛应用于其他类型的自动化仓储系统，如电商物流中心、制造业的物料搬运等，对于提升仓储系统的运行效率和安全性具有显著的价值。