CN116050671A - 一种自动化立体仓库货架信息自动维护的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及仓储领域，尤其为一种自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，包括如下步骤：S1：建立货架档案，对货架上的存储格的存储状态和货道运输状态进行初始化；S2：实时监控货道，对货架的存取信息和移动信息进行传输和记录；S3：对于加入货道的货物，根据货物种类，通过均匀分布的粒子群寻优算法对货物进行寻优存放；S4：当接收到货物取出指令时，按照指令要求取出货物。本发明通过对存储货物进行是识别，并通过均匀分布的粒子群寻优算法按照自动化立体仓库的货架分布模式对空间进行均匀分布，再对货物存储位置进行寻优，生成货物的最佳存储策略，实现对货架信息的高效管理。
Description
技术领域
本发明涉及仓储领域，尤其是一种自动化立体仓库货架信息自动维护的方法。
背景技术
自动化立体仓库是一种用高层立体货架储存物资，仓库的功能从单纯地进行物资的储存保管，发展到担负物资的接受、分类、计量、包装、分拣配送、存档等多种功能，这有助于实现高效率物流和大容量存储，能适应现代化生产和商品流通的需要。自动化立体仓库是现代化仓储的一个重要组成部分，采用多层存放货物的高架仓库系统，这与平面库相比可以节约占地面积，提高了效率及货物存储容量。
自动化立体仓库中的货物数量多且种类繁杂，现有技术中缺乏一种可针对仓库内货架信息的进行高效维护的方法。
发明内容
本发明的目的是通过提出一种自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，以解决上述背景技术中提出的缺陷。
本发明采用的技术方案如下：
提供一种自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，包括如下步骤：
S1：建立货架档案，对货架上的存储格的存储状态和货道运输状态进行初始化；
S2：实时监控货道，对货架的存取信息和移动信息进行传输和记录；
S3：对于加入货道的货物，根据货物种类，通过均匀分布的粒子群寻优算法对货物进行寻优存放；
S4：当接收到货物取出指令时，按照指令要求取出货物。
作为本发明的一种优选技术方案：所述S1中的货架档案中，货架上的每个存储格具有一个唯一的通信地址。
作为本发明的一种优选技术方案：所述S2中，传输的数据中包含货架的通信地址。
作为本发明的一种优选技术方案：所述S3中，基于Halton序列以一种高度均匀的方式将粒子覆盖自动化立体仓库空间，选取基数切分空间点，形成符合货架上存储格分布的点，并基于非线性函数的更新策略对货物存储位置进行寻优。
作为本发明的一种优选技术方案：所述均匀分布的粒子群寻优算法中，
基于Halton序列以一种高度均匀的方式将粒子覆盖搜索空间，
；
其中， 表示覆盖搜索空间的粒子序列，为维搜索空间的存储格数， QUOTE 为搜索空间的维数， 为产生存储格总数目；表示 维搜索空间的第 个存储格；
依据聚类方法对存储格进行划分按照自动化立体仓库内的货架分布获得对应的子群，当存储格在各个子群均匀分布后，货物即将存储的存储格更新为：
；
其中，表示存储总格数， 和 分别表示时刻和 时刻，表示存储格的位置，表示存储格的搜寻速度， 表示惯性权重，、和 表示加速系数，表示第个存储格在t+1时刻的搜寻速度，表示第个存储格在t时刻的位置，表示第 个存储格在t+1时刻的位置，、和 均为随机数，且 ，表示第个存储格在时刻的个体极值，表示第个存储格在时刻全局极值，表示第 个粒子在时刻的最佳搜寻速度；
通过非线性函数调整惯性权重和加速系数，更新算法参数：
；
其中，、为惯性权重的最大值和最小值，、为的初始值和最终值，、为的初始值和最终值，、为的初始值和最终值，为最大迭代次数， 、、和为更新的t+1时刻的权重和加速系数，、 、 和 均为调整因子。
作为本发明的一种优选技术方案：所述均匀分布的粒子群寻优算法中，基于非线性函数的更新策略对货物的全局最优存放位置进行寻优存储。
作为本发明的一种优选技术方案：所述S4中，按照存储时间顺序取出货物。
作为本发明的一种优选技术方案：所述货道入口位置设置有扫描装置，用于对进入货道的物品进行扫描识别。
作为本发明的一种优选技术方案：所述扫描装置的数据库中存储有自动化立体仓库中预存储的货物图像信息，对于扫描装置扫描不匹配的物品识别为异物，并向控制中心发出警告。
作为本发明的一种优选技术方案：所述述控制中心具有对数据库中存储的货物图像信息的更改权限。
本发明提供的自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，与现有技术相比，其有益效果有：
本发明通过对存储货物进行是识别，并通过均匀分布的粒子群寻优算法按照自动化立体仓库的货架分布模式对空间进行均匀分布，再对货物存储位置进行寻优，生成货物的最佳存储策略，实现对货架信息的高效管理。
附图说明
图1为本发明优选实施例的方法流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，本发明优选实施例提供了一种自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，包括如下步骤：
S1：建立货架档案，对货架上的存储格的存储状态和货道运输状态进行初始化；
S2：实时监控货道，对货架的存取信息和移动信息进行传输和记录；
S3：对于加入货道的货物，根据货物种类，通过均匀分布的粒子群寻优算法对货物进行寻优存放；
S4：当接收到货物取出指令时，按照指令要求取出货物。
所述S1中的货架档案中，货架上的每个存储格具有一个唯一的通信地址。
所述S2中，传输的数据中包含货架的通信地址。
所述S3中，基于Halton序列以一种高度均匀的方式将粒子覆盖自动化立体仓库空间，选取基数切分空间点，形成符合货架上存储格分布的点，并基于非线性函数的更新策略对货物存储位置进行寻优。
所述均匀分布的粒子群寻优算法中，
基于Halton序列以一种高度均匀的方式将粒子覆盖搜索空间，
；
其中，表示覆盖搜索空间的粒子序列，为维搜索空间的存储格数，为搜索空间的维数，为产生存储格数目；表示 维搜索空间的第个存储格；
依据聚类方法对存储格进行划分按照自动化立体仓库内的货架分布获得对应的子群，当存储格在各个子群均匀分布后，货物即将存储的存储格更新为：
；
其中，表示存储总格数，和分别表示时刻和 时刻，表示存储格的位置，表示存储格的搜寻速度，表示惯性权重， 、 和 表示加速系数，表示第 个存储格在t+1时刻的搜寻速度，表示第 个存储格在t时刻的位置，表示第个存储格在t+1时刻的位置，、 和均为随机数，且，表示第个存储格在 时刻的个体极值， 表示第个存储格在时刻全局极值，表示第 个粒子在 时刻的最佳搜寻速度；
通过非线性函数调整惯性权重和加速系数，更新算法参数：
；
其中，、为惯性权重的最大值和最小值，、为的初始值和最终值，、为的初始值和最终值，、 为的初始值和最终值，为最大迭代次数， 、、和 Q 为更新的t+1时刻的权重和加速系数，、 、和均为调整因子。
所述均匀分布的粒子群寻优算法中，基于非线性函数的更新策略对货物的全局最优存放位置进行寻优存储。
所述S4中，按照存储时间顺序取出货物。
所述货道入口位置设置有扫描装置，用于对进入货道的物品进行扫描识别。
所述扫描装置的数据库中存储有自动化立体仓库中预存储的货物图像信息，对于扫描装置扫描不匹配的物品识别为异物，并向控制中心发出警告。
控制中心具有对数据库中存储的货物图像信息的更改权限。
本实施例中，分别以自动化立体仓库存储冬装上衣和取出夏装裤子为例。仓库内共设置有100个货架，每个货架有100个存储格。
首先根据自动化立体仓库的货架配置建立货架档案，并初始化货架档案中各存储格的存储状态和货道运输状态。控制中心接收存储冬装上衣的指令，控制货道开始运输，货道入口的扫描装置对进入货道的冬装上衣进行识别，其中，扫描装置的数据库中预先存储有冬装上衣的存储图样，且控制中心具有修改权限，可持续上传即将存储的其他货物图样，以提高扫描装置的识别成功率。
识别成功后通过均匀分布的粒子群寻优算法计算冬装上衣的最佳存储位置。通过Halton序列以一种高度均匀的方式将粒子覆盖自动化立体仓库空间，
；
其中，表示覆盖搜索空间的粒子序列， 为维搜索空间的存储格数，为搜索空间的维数， 为产生粒子总数目； 表示维搜索空间的第个存储格；
选取基数 切分空间点，不断地切分产生空间点，从而形成非重复性、均匀分布的点，坐标都在０～１。如取３作为基数，对（0,1）进行切分，得到１/３、２/３；最终得到的数列为１/３、２/３、１/９、２/９、４/９、５/９、７/９、８/９、１/２７、２/２７、 ４/２７、５/２７、７/２７、８/２７、１０/２７、１１/２７、１２/２７、１３/２７、１４/２７、１６/２７、１７/２７、１９/２７、２０/２７、２２/２７、２３/２７、２５/２７、 ２６/２７……。通过这些序列可以看出，最终数列分布均匀且密集，从而使得粒子群搜索的结果更优。
依据聚类方法对粒子群进行划分获得100个子群，即M=100，设冬装上衣存储在第3个货架上，则d=3，对存储位置进行寻优，当粒子在各个子群均匀分布后，考虑到子群中最好的粒子信息，则冬装上衣即将存储的存储格更新为：
；
其中， 表示冬装即将存储的存储格数，粒子群算法的收敛性依赖于、、对局部以及全局的搜索程度，同时也受影响，对于固定的、 、、收敛速度将降低。在早期的优化阶段，为了彻底搜索空间，需要较大的惯性权重；当大部分搜索空间被发现，收敛速度开始加快，为了减慢粒子速度，应减少惯性权重，使它们能够集中在最佳区域，通过非线性函数调整惯性权重和加速系数，更新算法参数：
；
其中，、为惯性权重的最大值和最小值，、为的初始值和最终值，、为的初始值和最终值，、为 的初始值和最终值，为最大迭代次数，、、 和为更新的t+1时刻的权重和加速系数，、、和均为调整因子。
寻优完成后，如按照从上至下，从左至右的顺序，寻优得到第3个货架的第5排第6个存储格为最佳存储位置，则将冬装上衣存储到该存储格中。
当控制中心发出取出夏装裤子的指令时，系统自动搜寻存储夏装裤子的存储格，并按照存储的时间顺序，优先选取相同款式的，或是符合要求的，存储时间较长的夏装裤子，货道接收传送指令，运输存储格中取出的夏装裤子至出口端。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (10)
1.一种自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：建立货架档案，对货架上的存储格的存储状态和货道运输状态进行初始化；
S2：实时监控货道，对货架的存取信息和移动信息进行传输和记录；
S3：对于加入货道的货物，根据货物种类，通过均匀分布的粒子群寻优算法对货物进行寻优存放；
S4：当接收到货物取出指令时，按照指令要求取出货物。
2.根据权利要求1所述的自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，其特征在于：所述S1中的货架档案中，货架上的每个存储格具有一个唯一的通信地址。
3.根据权利要求1所述的自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，其特征在于：所述S2中，传输的数据中包含货架的通信地址。
4.根据权利要求1所述的自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，其特征在于：所述S3中，基于Halton序列以一种高度均匀的方式将粒子覆盖自动化立体仓库空间，选取基数切分空间点，形成符合货架上存储格分布的点，并基于非线性函数的更新策略对货物存储位置进行寻优。
5.根据权利要求4所述的自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，其特征在于：所述均匀分布的粒子群寻优算法中，
基于Halton序列以一种高度均匀的方式将粒子覆盖搜索空间，
；
其中，表示覆盖搜索空间的粒子序列，为维搜索空间的存储格数，为搜索空间的维数，为产生存储格总数目；表示维搜索空间的第个存储格；
依据聚类方法对存储格进行划分按照自动化立体仓库内的货架分布获得对应的子群，当存储格在各个子群均匀分布后，货物即将存储的存储格更新为：
；
其中，表示存储总格数，和分别表示时刻和时刻，表示存储格的位置，表示存储格的搜寻速度，表示惯性权重，、和表示加速系数，表示第个存储格在t+1时刻的搜寻速度，表示第个存储格在t时刻的位置，表示第个存储格在t+1时刻的位置，、和均为随机数，且，表示第个存储格在时刻的个体极值，表示第个存储格在时刻全局极值，表示第个粒子在时刻的最佳搜寻速度；
通过非线性函数调整惯性权重和加速系数，更新算法参数：
；
其中，、为惯性权重的最大值和最小值，、为的初始值和最终值，、为的初始值和最终值，、为的初始值和最终值，为最大迭代次数，、、和为更新的t+1时刻的权重和加速系数，、、和均为调整因子。
6.根据权利要求5所述的自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，其特征在于：所述均匀分布的粒子群寻优算法中，基于非线性函数的更新策略对货物的全局最优存放位置进行寻优存储。
7.根据权利要求1所述的自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，其特征在于：所述S4中，按照存储时间顺序取出货物。
8.根据权利要求1所述的自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，其特征在于：所述货道入口位置设置有扫描装置，用于对进入货道的物品进行扫描识别。
9.根据权利要求8所述的自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，其特征在于：所述扫描装置的数据库中存储有自动化立体仓库中预存储的货物图像信息，对于扫描装置扫描不匹配的物品识别为异物，并向控制中心发出警告。
10.根据权利要求9所述的自动化立体仓库货架信息自动维护的方法，其特征在于：所述控制中心具有对数据库中存储的货物图像信息的更改权限。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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