CN110942203B - 一种自动化集装箱码头agv路径优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自动化集装箱码头AGV路径优化方法，以贝位和箱区为节点，以存在调度任务关系的箱区和贝位之间的距离为边，构造AGV调度模型，并以构造的AGV调度模型取最小值为目标函数求解最小值确定AGV最优路径；本发明给出了一个在有限AGV数量情况下，尽可能提高AGV利用率的路径优化模型，基于该模型可以根据AGV的作业状态与预期作业时间进行AGV路径规划，实现最短无效作业时间的AGV路径优化，能更有效减少AGV的空驶及等待时间，在同等作业量的情况下，可以使用更少的AGV实现相同的效率。

Description

一种自动化集装箱码头AGV路径优化方法
技术领域
本发明属于自动化集装箱码头技术领域，具体地说，是涉及一种自动化集装箱码头AGV路径优化方法。
背景技术
集装箱码头水平运输多以集卡为主，集卡车队的路径规划过程中，距离是非常重要的参数，为了减少集卡的燃油消耗以及提高相同燃油成本下的集卡作业量，在路径规划时，要优先考虑长度最短的路径。为了保证集卡行驶路径最短，则必然造成集卡等待岸桥或轨道吊的情况。
自动化集装箱码头中，水平运输以AGV(自动导引车)为主，AGV使用电力驱动，机会充电，无续航限制，在其路径规划中不需要考虑燃油消耗带来的高昂成本，电力成本低廉；但相比集卡运输，AGV的造价高，数量少，因此，如何提高AGV利用率，减少AGV等待和空驶的时间，成为降低使用成本的重要参考因素。
发明内容
本发明的目的在于提供一种自动化集装箱码头AGV路径优化方法，给出一个在有限AGV数量情况下，尽可能提高AGV利用率的路径优化模型，基于该模型可以根据AGV的作业状态与预期作业时间进行AGV路径规划，实现最短无效作业时间的AGV路径优化，能更有效减少AGV的空驶及等待时间，在同等作业量的情况下，可以使用更少的AGV实现相同的效率。
本发明采用以下技术方案予以实现：
提出一种自动化集装箱码头AGV路径优化方法，包括：以贝位和箱区为节点，以存在调度任务关系的箱区和贝位之间的距离为边，构造AGV调度模型：以F取最小值为目标函数求解AGV最优路径；其中，p为计划作业周期内所有调度任务的总数；tij为AGV完成调度任务i后到开始执行调度任务j之前的时间间隔；xij在AGV先执行调度任务i后执行调度任务j时取值为1，否则取值为零。
进一步的，所述构造的AGV调度模型的约束条件为：
其中，ti为AGV执行调度任务i的开始时间，gi为AGV完成调度任务i的运行时间，N为每一计划作业周期内需要AGV总数量。
进一步的，所述调度任务设定为：AGV从码头前沿运输到堆场或从堆场运输到码头前沿。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明提出的自动化集装箱码头AGV路径优化方法中，给出一个在有限AGV数量情况下，尽可能提高AGV利用率的路径优化模型以该路径优化模型取最小值为目标函数求解AGV最优路径，基于该模型可以根据AGV的作业状态与预期作业时间进行AGV路径规划，实现最短无效作业时间的AGV路径优化，能更有效减少AGV的空驶及等待时间，在同等作业量的情况下，可以使用更少的AGV实现相同的效率。
结合附图阅读本发明实施方式的详细描述后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1为本发明提出的自动化集装箱码头AGV路径优化方法的流程图；
图2为本发明提出的自动化集装箱码头AGV路径规划方法建立的有向图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
本发明提出的是一种实现最短无效作业时间的AGV路径优化方法，AGV的无效作业时间主要有等待岸桥和空载行驶两部分，因此，本发明在建立AGV路径优化模型时参考以下几点：
(1)岸桥的优先级高于AGV；即在调度过程中，如果出现机械设备需要等待的情况，可以AGV等待岸桥，但应该避免岸桥等待AGV。
(2)AGV与堆场轨道吊之间无需等待，发明申请基于AGV与堆场交互区采用支架式交互和直接交互的混合交互模式进行，即在堆场端部设置交互区，交互区建设交互支架，不论是AGV还是堆场轨道吊，先将集装箱运抵交互区，集装箱可以直接放在交互支架上，而无需等待后者，当后者到达后可直接从交互支架上取箱。
(3)各岸桥的装卸任务在装卸开始之前就已经确定，集装箱船的船期一般在船抵港前一个月由船公司制定，包括离靠港时间表，船舶配载图，箱信息等，码头调度人员会事先与船公司确认装卸计划。
本发明实施例中，设置一个调度任务为：将AGV从码头前沿运输到堆场或者堆场运输到码头前沿的过程。在开始作业前岸桥的装卸计划已经完成，岸桥的装卸量、平均装卸效率、以及作业的集装箱顺序已经给出，只要岸桥能够连续作业就可以推算出这台岸桥的每个任务的最迟开始时间，于是对该岸桥的每一个集装箱都可以判断其开始作业的时间地点和完成作业的时间地点，而且每个调度任务之间的距离也已知。
本发明实施例中，为了改变AGV固定服务每一岸桥的模式，将所有岸桥作业的AGV综合考虑，并按照作业开始时间进行排序，将岸桥因素转变为时间因素约束到AGV作业中。
基于上述，本发明提出的自动化集装箱码头AGV路径优化方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤S1：以贝位和箱区为节点，以存在调度任务关系的箱区和贝位之间的距离为边建立有向图。
本发明实施例是针对不同贝位集装箱装卸时AGV的调度问题展开；以装箱为例，把码头上的贝位和箱区看成是节点以此来构造一个有向图(V，E)，其中V表示节点，代表箱区、贝位等实体；E表示边，代表各箱区之间以及各贝位之间的距离。
如果有m个出口箱区、n个需要装箱的贝位、q辆需要作业的小车，当需要装箱时，这q辆小车负责从出口箱区运送集装箱到相应的贝位。如果某出口箱区给某一贝位供箱，则用一条有距离的边将他们连起来，形成如图一所示的有向图。
步骤S2：基于有向图构造AGV调度模型。
构造AGV调度模型为：
其中，p为计划作业周期内所有调度任务的总数；tij为AGV完成调度任务i后到开始执行调度任务j之前的时间间隔，这一时间间隔包括AGV等待岸桥的时间以及在堆场中进、出口转移时空载的时间，为无效的作业时间，i，j∈p；xij在AGV先执行调度任务i后执行调度任务j时取值为1，否则取值为零，也即
该构造的AGV调度模型的约束条件为：
其中，ti为AGV执行调度任务i的开始时间，gi为AGV完成调度任务i的运行时间，N为每一计划作业周期内需要AGV总数量。
式(2)代表两个调度任务i，j能相继先后作业需满足的条件约束；式(3)约束任务开始次数有且仅有一次；式(4)约束任务结束次数有且仅有一次；式(5)约束AGV作业开始次数有且仅有一次；式(6)约束作业结束次数有且仅有一次；式(7)和式(8)为“0”或“1”决策变量。
步骤S3：以F取最小值为目标函数求解AGV最优路径。
以上述构造的AGV调度模型为目标函数求解最小值，可以求出AGV的调度方案，也就是AGV执行每个调度任务的顺序。
求解方式可采用诸如贪婪算法、遗传算法等技术实现，不作为本发明申请的限定内容。
应该指出的是，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种自动化集装箱码头AGV路径优化方法，其特征在于，包括：
步骤S1：以贝位和箱区为节点，以存在调度任务关系的箱区和贝位之间的距离为边建立有向图；
步骤S2：基于有向图构造AGV调度模型：
；
以F取最小值为目标函数求解AGV最优路径；
其中，p为计划作业周期内所有调度任务的总数；为AGV完成调度任务i后到开始执行调度任务j之前的时间间隔，所述时间间隔包括AGV等待岸桥的时间以及在堆场中进、出口转移时空载的时间，/>；/>在AGV先执行调度任务i后执行调度任务j时取值为1，否则取值为零；所述构造的AGV调度模型的约束条件为：
，
，
，
，
,
,
；
其中，为AGV执行调度任务i的开始时间，/>为AGV完成调度任务i的运行时间，N为每一计划作业周期内需要AGV总数量；
步骤S3：以F取最小值为目标函数求解AGV最优路径。
2.自动化集装箱码头AGV路径优化方法，其特征在于，所述调度任务设定为：
AGV从码头前沿运输到堆场或从堆场运输到码头前沿。
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