考虑AGV避碰的自动化码头多资源协同调度

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所属分类:AGV设计资料
摘要

为解决自动化码头岸桥、AGV、场桥三个资源协同调度中 AGV 的路口碰撞问题,考虑任务分配、AGV 的避碰约束,建立一个所有任务最大完工时间最小化为目标的混合整数规划模型。通过设置路口的相容和冲突相位,使处于相容相位的 AGV 可以同时通过。对考虑避碰规则和不考虑避碰规则的实验数组进行分析,比较其解的优劣性。实验结果表明在考虑避碰规则下的 AGV 能有效减少冲突次数,实现相容相位小车的避碰,使调度结果更优化,提高整个作业流程的效率。

1 引言

随着经济快速发展,海运贸易量不断增大,如何提高效率是各个码头亟待解决的问题。新型自动化码头开始陆续建成,AGV 是连接岸桥和场桥的重要设备,其作业效率的高低对整个码头的运营效率起着关键性作用。另一方面,由于码头的特殊性,其各个环节之间是相互耦合的,如何实现各个资源间的合理调度,对提高自动化码头的作业效率有非常重要的意义。
目前,众多国内外学者对码头资源中两个资源的协同调度研究占了多数,一般有岸桥与集卡、泊位与岸桥、集卡与场桥的调度。岸桥与集卡的研究有:马超等[1]针对集装箱岸桥与集卡的协同调度问题,考虑集卡路径约束和岸桥实际操作情况,构建边装边卸的混合整数模型,用分层方法遗传算法来求解模型;张笑等[2]针对集装箱在码头堆场分区堆放的情况和码头泊位装卸作业的状态要求,以岸桥和集卡作业时间最小建立模型,通过 Gurobi 实现集卡路径优化;梁承姬等[3]考虑集装箱装卸作业顺序和岸桥干涉等建立最大完工时间最小化目标的混合整数规划模型,最后用遗传算法和粒子群算法求解,并比较了其优劣性;余孟齐等[4]考虑集装箱之间的优先关系和岸桥安全边际的实际约束,建立混合整数规划模型,并用改进粒子群算法对其进行求解;严南南等[5]针对环境污染和能源紧缺问题,建立了一个考虑能耗的岸桥和集卡调度的多目标数学模型,用遗传算法采用 MATLAB 求解,使用多目标方法平衡能耗和时间这两个目标。陈宁[6]等考虑集装箱作业过程不交叉、优先级约束等因素,采用混合流水车间作业调度方法建立混合整数规划模型,获得集装箱任务的岸桥和 AGV 分配及集装箱任务的处理顺序。
虽然在两两协同调度方面的研究取得了很多成果,但是,单纯的对局部某个模块进行优化不一定能改善整个码头的生产效率。因此,三个及以上资源间的调度开始备受重视,比如:岸桥-集卡-场桥协同调度,集卡-场桥-堆场协同调度。马越汇等[7]将自动化集装箱码头的不确定因素考虑进去,建立AGV、岸桥、堆场、龙门吊四者最末结束任务时间最小化为目标函数的模型,判断不确定因素对最末任务结束时间的影响;徐远琴等[8]考虑装卸不平衡问题,对集卡运输时间与岸桥、场桥等待时间加入权重参数建立模型,用算例验证模型的有效性和实用性;杨勇生等[9]考虑双小车岸桥和双轨道龙门起重机,以卸船作业最小完工时间为目标建立混合整数规划模型,运用遗传算法求解给出自动化码头的设备调度优化方案;添玉等[10]引入岸桥调度任务为主要约束,构建岸桥、顶升式自动导引车及自动轨道吊的协同调度模型,采用遗传算法实现系统效率的提升下的作业序列的最优化;Luo 等[11]考虑自动化集装箱卸载过程,制定混合整数规划模型,运用遗传算法求解,有效减少船舶在港时间;Yuan 等[12]同时考虑集装箱码头装载和卸载活动的问题,用MIP 模型描述车辆调度,堆场起重机调度和集装箱存储位置之间的相互关系,小规模用 CPLEX 求解,大规模用遗传算法求解,有效减少集装箱任务地完成时间来缩短船舶周转时间。Narges Kaveshgar 等[13]考虑岸桥干扰,集装箱之间的优先级关系建立综合优化模型,运用遗传算法和贪心算法相结合求解,能够合理解决集装箱码头出现的运营问题。上述文献都在三个及以上资源的协同调度研究中做出了一定的贡献,但是目前尚未有文献在考虑多个资源协同调度的同时考虑了 AGV 行驶过程中的碰撞问题。在自动化码头中,AGV 行驶路径比较固定,不像传统集卡行驶灵活,容易发生拥堵,对于多 AGV 同时运行的碰撞问题亟待解决。因此,本文在考虑三个资源(岸桥、AGV、场桥)协同调度的同时考虑了 AGV 间的碰撞问题。另一方面,现有的文献,都是考虑在任意时间只能通过一辆 AGV 来减少等待时间,如容芷君[14]在处理碰撞问题时,赋予小车优先级别,优先级最高的先通过,其余小车选择等待;吴晓雨[15]在解决多 AGV 路径规划时,提出等待避让和更改路径两种选择,冯海双[16]提出在 AGV 节点间发生冲突时,采用等待策略,优先级高的 AGV先通过。而本文模拟实际交通的情况,通过对 AGV通过的路口设置相容和冲突相位,处于相容相位的AGV 能够同时通过,可以使路口同时通过多辆AGV,以此来缩短整个作业流程时间。

2 问题描述

本文研究自动化码头的范围包含岸桥作业区、AGV 水平作业区、堆场箱区。随着港口业务量增多,自动化码头逐渐成为各个码头的建设的目标。AGV作为自动化码头的象征性产物,为了满足日益增长的业务需求,自动化码头 AGV 的数量也随之不断增多。而其固定的行驶路线增加了冲突的概率,导致 AGV 拥堵事件频发,直接影响了整个码头的作业效率。因此,如何实现考虑 AGV 避碰情况下的多资源间的协同调度问题亟待解决。
本文针对岸桥-AGV-场桥三个资源协同调度情况下 AGV 的避碰问题(主要考虑 AGV 在十字路口的避碰)。整个作业流程如图 1 所示,AGV 从岸桥1 下的交接点等待岸桥将进口集装箱从船上卸载到AGV 上,再由 AGV 选择最优路径(如图 1 中路径1 所示)将任务送到场桥前侧交接点,AGV 便可自由返回码头处理下一集装箱。本文结合岸桥、AGV、场桥三个资源,同时考虑路径的分配及 AGV 的避碰,建立一个所有任务的最大完工时间最小化为目标的混合整数规划模型。
考虑AGV避碰的自动化码头多资源协同调度

3 模型建立

3.1 模型假设

根据码头的一些实际情况,如在自动化码头中,随着 AGV 数量增多,在路口冲突问题最为显著;场桥前设有 AGV 伴侣,AGV 将任务放下即可返回。文献[17]为了便于问题求解分析以及集装箱码头作业规则,对问题进行相应的假设:
(1)岸桥处理单个集装箱任务的时间固定;
(2)AGV 从岸桥取箱时间忽略不计;
(3)AGV 均匀速行驶,双车道路径,只考虑其在十字路口的碰撞;
(4)已知进口集装箱任务在堆场的存放位置;
(5)场桥从 AGV 伴侣取箱时间忽略不计,场桥处理集装箱的时间固定;
(6)AGV 放置场桥前侧等待区即可离开返回岸边执行下一任务。

3.2 模型参数与决策变量

3.2.1 模型参数
I:为所有任务的集合,i=1 ,...,I
K:岸桥的集合,k=1,...,K
B:箱区的集合
V :AGV 的集合,v=1,...,V
Fi:任务 i 的结束时间
QSi:岸桥开始任务 i 时刻
YFi:场桥结束任务 i 时刻
TUik:岸桥 k 开始处理任务 i 的时刻

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