Agv调度管理的建模及其优化方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明具体涉及AGV调度管理的建模及其优化方法，属于AGV运行调度技术领域。
【背景技术】
[0002] 自动化仓储系统、生产车间中AGV(自动导航小车）的应用日渐显示其优越性，主 要是其适应性好、可靠性高、柔性好、能实现生产和搬运功能的集成化与自动化，在国内很 多行业得到了广泛的应用。近年来随着人工成本的不断提升，越来越多的企业需要更多的 AGV来替代高昂的人力成本，从而不仅可以节约大量的成本，更重要的是实现了部分自动化 或者全部自动化，提高了生产效率。大部分的工厂车间由于同时运行多个AGV，以同时执行 多个任务，因此多个AGV协同工作的管理是自动化柔性生产中重要的问题之一。在柔性制 造系统中，生产过程仅有5%的时间用于生产，而95%左右的时间都是在进行原料、半成品的 搬运装卸等环节，那么实现多AGV的有效调度成为该领域的难题。本发明主要解决的是生 产制造系统中，实现多个AGV协同工作，以执行多个任务的调度管理及优化的问题，从而实 现多个AGV无碰撞、高效率执行多个任务，基本实现自动化生产。
[0003] 现有的AGV运行调度有以下几种方法： 1、交叉路径AGV交通管制的方法。该方法类似于公路上十字路口的红绿灯的作用。这 些方法主要用于有轨导航的AGV，确定每个AGV运行的固定路径，然后在交叉路径处，设定 每条路径的等待延时及通行延时，每次只能有一条路径的AGV可通行，另一条路径的AGV则 等待延时。该方法可以避免多AGV运行中的碰撞。
[0004] 2、基于混合粒子群算法的AGV优化调度方法。出自于已申请的发明专利，专利公 开号：CN104408589。
[0005] 3、Petri网分解建模，并采用拉格朗日松弛法进行路径的优化。该方法出自参考文 南犬Nishi T, Shimatani K, Inuiguchi M. Decomposition of Petri nets and Lagrangian relaxation for solving routing problems for AGVs[J]. International Journal of Production Research, 2009, 47(14): 3957-3977〇
[0006] 4、Petri网分解建模，采用基于权重的动态优化方法。该方法出自参考文献Tanaka Y, Nishi T, Inuiguchi M. Dynamic optimization of simultaneous dispatching and conflict-free routing for automated guided vehicles-Petri net decomposition approach[J]. Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, 2010，4(3) : 701-715。
[0007] 现有技术的不足之处在于： 整体AGV调度管理系统虽然可以实现无碰撞运行，但是整体运行效率低下，尤其在AGV 数量比较多的情况下，没有对协调运行进行更好的优化； 目前的调度管理系统没有形成一套系统实用的方案，需要现场调试人员进行反复地调 试，大量重复性的低级劳动，不仅延长了生产调试周期、浪费了人力，而且增加了生产成本。
[0008] 当前的调度管理系统对于AGV的动态出入的协调运行鲁棒性比较差； 目前调度管理系统主要针对有轨运行的AGV，对于无轨运行的AGV(比如激光导航 AGV)，运用比较少。
【发明内容】
[0009] 本发明所要解决的技术问题，就是提供AGV调度管理的建模及其优化方法，不仅 可以实现无碰撞运行，而且通过获取最优路径，从而提高系统整体运行效率。
[0010] 为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案： AGV调度管理的建模及其优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤 步骤1 AGV运行路径网络建模 采用离散化的有向图进行路径网络的建模，基本的有向图模型表示为AGV路径中所有 点与带权重边所组成的集合； 步骤2路径网络地图的存储 根据离散化的有向图路径网络建模法，对整个有向图的数据进行存储； 步骤3多AGV系统二值法建模 采用二值法建立多AGV系统模型，以（0, 1)二值对多AGV系统中的不同空间资源、路径 及时间进行量化，确立以时间为评价标准的优化的目标函数； 步骤4局部搜索的动态路径优化 以静态最优路径为基础，采用局部动态路径规划的优化方法，确定每个AGV在停留节 点的等待延迟时间，通过比较AGV行走动态搜索路径所需时间与原来需要等待延时的路径 消耗时间，确定选择所需时间较少的路径节点组合，实现AGV调度系统中运行时间与路径 的优化。
[0011] 进一步的，所述方法具体包括以下步骤： 步骤1 AGV运行路径网络建模 建立AGV运行环境的地图模型，多AGV的运行环境的布局采用离散化的有向图进行 路径网络的建t吴，基本的有向图t吴型表不为
表 示路径网络中所有节点的集合，其中
表示路径中所有相邻节点组成 的带权重边的集合，其中边表示为两节点的有序元素对，每条边都有一个表示权重的函数 权重表示时间，假设：任何时刻，在路径网络中，一条边或者一个节点最多只有一 个AGV占用；系统中AGV的数目少于路径中节点的数目，至少有一个节点未被占用，另外有 向图中边的长度大于AGV的长度与安全距离的和；AGV在路径地图中的位置，以其参考点在 路径地图中的位置和姿态表示，通常表示为(X, Κ Θ); 步骤2路径网络地图的存储 根据离散化的有向图路径网络建模法，以_表示所有的节点集，以￡表示所有的边的 集合，整个有向图的数据采用二叉树结构可以表示为 步骤3多AGV系统二值法建模
用（〇，1)表示路径中节点或者边的空间资源的使用情况，在节点未被占用的情 况下，有一个可利用的空间资源，将其置1，否则置0,建立从节点到空间资源的映射 把以-0U)，以巧（巧)表示第i时刻第J个节点的空间资源的数量，以驗表示整个网 络路径中所有节点在第时刻的空间资源的状态及分布， 以AGV参考点的位置，表示整个AGV所在路径网络中的位置，设g表示编号为?的AGV， 设AGV的运行用：爾表示，以略表示第T个单位时刻，系统中AGV在整个路径网络节点中的 运动激活状态，在允许占用某些节点的情况下，当某个节点被占用，则称AGV在该节点的运 动被激活，此时AGV在该节点的运动状态置为1，在其它未被占用的节点的运动状态置为0， 它表示赢翁倉的列向量，描述AGV正运行在某条边上，或者描述AGV停留在某个节点上或者 以某相邻的两个节点为顶点的边上，表达式定义如下： 參表不编号为的AGV停留在麵节点上；
:表示编号为丨|的AGV停留在由节点,?与组成的边的某 点上；
，表示编号为I的AGV运行在由节点与&^组成的边上， 此时麵_激摄.1:，而下个目标节点; = :表示编号为I的AGV正在运行，并且执行任务％ ; 錄驗，1_勒分别表示在节点務存在或不存在等待延时的编号为|的AGV ; .表示第f条边，％勝_表示以节点％.为顶点的边，且％v 分别称 为边Mu的上位节点、下位节点，这些变量满足下式，设共有I台AGV，
空间资源羚(_%)是防止不同AGV间冲突与碰撞的重要资源集合，设
表示整个路径网络中所有节点的空间资源，在某时刻状态的标 识，模型中路径网络的空间资源的占用与释放可以表示如下：
表示AGV从节点有到边f释放的路径网络节点空间资源的数目，等于1表示由节点 在不经过其它节点或者边的情况下直接到达边f，等于0则说明不能直接到达边f ;
表示AGV从边:?到节点:所要占的路径网络节点空间资源的数目，等于0表示经过边 ,不能到达节点，等于1说明经过边,可以到达节点; 设路径网络中共有義个节点，嘛条边，那么可以定义如下节点与边交互的状态矩阵，
f表示.M _的，且其每个元素取值均为的二值矩阵， 定义整体路径网络中AGV可以运行的条件如下，
表示将要被占用的节点当前的空间资源要大于或等于需要占用的资源数， 设/^、五分别表示编号为|的AGV，在第:；Τ时刻执行任务时，运行路径节 点的组合、运行路径边的组合、运行路径节点的空间资源状态的标识、运行路径节点上运动 激活的状态，对于编号为I的AGV，在其独立的运行路径上，满足其运行的必要条件可表示如 下式：
每个AGV运行路径的节点，都是整体网络路径节点的子集，可表示如下，
每个AGV的贿着时间€的增加，得到下一时刻的表达式如下，
设给定犮个单位时间，定义变量？V 1)，当AGV到达指定的任务节点，将笮置1， 否则置〇,的限制约束条件如下式所示：
每台AGV的运行时间主要包括在节点组合中等待延时的时间、在边组合￡/〗中的 运行时间，优化的目标函数可表示为下式：
式中分别表示在节点巍:、边赞占用的单位时间的数目，它们需满足如 下条件，
在满足每个AGV运行条件的情况下，确定运行路径节点，然后给定AGV节点运动激活的 序列，使得总的运行时间最小，如下式所示：
步骤4局部搜索的动态路径优化