【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能化制造車間中agv的路徑規劃，特別是屬于一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃方法。
技術介紹
1、隨著現代工業的不斷發展和企業生產規模的持續擴大，對生產效率和靈活性的要求也在逐步提高。傳統線性生產車間已難以滿足大規模生產的需求。在這一背景下，分布式生產理念應運而生。作為其典型布局形式，矩陣式車間憑借模塊化設計和靈活布局的特點，成為一種頗具優勢的生產模式。通過矩陣形式排列生產單元，矩陣式車間顯著提高了資源利用效率，同時增強了生產線的適應性和動態調度能力。
2、在矩陣式車間中，物料運輸效率對生產的整體進程有著直接且深遠的影響。運輸時間與等待時間，是制約生產效率提升、造成生產瓶頸的關鍵因素，優化這些時間成為提升生產效率的關鍵。為應對這一挑戰，智能化調度技術的引入提供了全新的解決思路。其中，多agv（自動導引車）系統的應用尤為重要。作為矩陣式車間中物料運輸的核心設備，agv的運行效率直接決定了生產任務的執行效果和整體車間的生產效率。通過合理規劃agv的運行路徑和任務分配，不僅可以縮短運輸時間，還能有效降低因等待和調度不當導致的額外消耗，從而大幅度降低車間的生產成本，提升生產效益。
3、然而，由于矩陣式車間布局復雜，agv運行環境具有較高的不確定性，面臨諸多挑戰。首先，矩陣式車間中存在大量的路徑交叉點，車輛頻繁交會，易引發碰撞風險。其次，由于agv的行駛頻率較高，調度系統需實時處理動態任務請求與路徑沖突。一旦發生車輛碰撞或擁堵，不僅會導致路口停滯，還會引發生產任務的延誤，影響整個車間的生產節
4、綜上所述，針對矩陣式車間中帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃問題進行深入研究，具有重要的理論價值與實際意義。這不僅有助于解決復雜車間環境中的調度難題，還能有效降低agv運行成本，為企業生產效率的提升提供有力支持。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃方法，解決了目前關于矩陣車間中多agv的研究中存在車輛之間易發碰撞、車輛運營總成本高的問題，以實際生產場景為前提，以達到有效降低運營成本，提高生產效率以及生產的安全性的目的。
2、本專利技術所提供的矩陣車間帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃方法，其特征在于，包括以下步驟，
3、步驟1，參數設置階段，初始化自適應人工蜂群算法參數；
4、設置種群大小 ps，觀察蜂階段的迭代次數 r，偵查蜂階段的限制遲滯進化次數，局部搜索算子可重復執行次數 rep；
5、步驟2，初始化階段，使用混合初始化策略初始化種群，形成包含 ps個解的初始種群，存入種群 pop中；
6、步驟3，雇用蜂階段，對于超出期望車輛數目的解，采用車輛合并策略，對于種群中的每個解，使用自適應選擇策略選取局部搜索算子進行探索，并接受能夠減少車輛運營總成本的解，對產生解的局部搜索算子的被選中的概率進行更新；
7、步驟4，觀察蜂階段，按照車輛運營總成本升序排列種群中的所有解，選取車輛運營總成本排名前40%的解存入表現較好的種群 pop better，對于 pop better中的解使用自適應選擇策略進行 r次探索，選取局部搜索算子進行探索，接受車輛運營總成本降低的解，重復使用自適應選擇策略，選取局部搜索算子進行探索，將車輛信息初始化，更新車輛信息，檢查車輛運行過程是否發生碰撞，并應用碰撞避免策略規劃所有車輛的行駛路徑，最后更新車輛運營總成本；
8、步驟5，偵查蜂階段，對于種群 pop中的連續次進化失敗的解，使用基于排名的重啟策略，生成新的解來替換舊的解；
9、步驟6，更新成本最小的解，判斷是否達到終止時間，若滿足則終止進化，輸出車輛運營總成本最小的解及其對應的車輛行駛路徑，反之執行步驟3。
10、進一步的，在步驟2中，一個完整的解用表示，配送請求由各工作站發起，每個配送請求被視為一個任務，為任務編號，為車間中所有工作站的數目，，為任務的數量，，，車輛中任務的執行順序由任務組成，其中表示車輛的編號，為使用的車輛的數量，，一個完整的解由車輛組成并使用0來分隔，即。
11、進一步的，在步驟2中，混合初始化策略的規則為，使用最近相鄰個體啟發式規則生成1個解，使用最近相鄰時間啟發式規則生成1個解，使用最大貨物需求量啟發式規則生成1個解，使用改進的向前插入啟發式規則隨機生成不重復的剩余 ps-3個解，形成包含 ps個解的初始種群，存入種群 pop中。
12、進一步的，在步驟2中，最近相鄰個體啟發式規則為，對于每輛車的工作順序都根據距離當前車輛位置的最小距離來選擇下一個任務，直到所有的任務都分配到車輛的工作順序中停止分配，構成一個初始解；
13、最近相鄰時間啟發式規則為，對于每輛車的工作順序都根據當前任務完成卸貨的時間和下一任務發出請求的時間的最小時間差，選擇下一個任務，直到所有的任務都分配到車輛的工作順序中停止分配，構成一個初始解；
14、最大貨物需求量啟發式規則為，對于每輛車的工作順序都根據所有任務請求中貨物數量最大的任務作為下一個任務，直到所有的任務都分配到車輛的工作順序中停止分配，構成一個初始解；
15、改進的向前插入啟發式規則為，隨機選取任務插入到當前車輛的任意位置，如果超出當前車輛的重量和任務時間限制，則新增一輛車，直到所有的任務都被安排，將所有的解存入種群 pop中。
16、進一步的，在步驟3中，車輛運營的總成本的計算公式為，
17、
18、其中，表示在車輛調度問題中，目標是使車輛運營的總成本的值達到最小化，為工作站的編號， k為車輛編號，為車輛的直線運行成本，為車輛的轉彎成本，為每輛車的基礎使用成本，為車輛超時或是提前到達的懲罰成本，為二進制值，如工作站、工作站之間的通道有車輛駛過，則設為1，否則設為0，為工作站、工作站之間的車輛的行駛距離，為工作站、工作站之間的車輛的轉彎次數，為從車庫中出發的車輛數目，為車輛的最遲送達時間，為車輛的實際送達時間。 ...
【技術保護點】
1.一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規劃方法，其特征在于，包括以下步驟，
2.根據權利要求1所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規劃方法，其特征在于，在步驟2中，一個完整的解用表示，配送請求由各工作站發起，每個配送請求被視為一個任務，為任務編號，為車間中所有工作站的數目，，為任務的數量，，，車輛中任務的執行順序由任務組成，其中表示車輛的編號，為使用的車輛的數量，，一個完整的解由車輛組成并使用0來分隔，即。
3.根據權利要求2所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規劃方法，其特征在于，混合初始化策略的規則為，使用最近相鄰個體啟發式規則生成1個解，使用最近相鄰時間啟發式規則生成1個解，使用最大貨物需求量啟發式規則生成1個解，使用改進的向前插入啟發式規則隨機生成不重復的剩余Ps-3個解，形成包含Ps個解的初始種群，存入種群POP中。
4.根據權利要求3所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規劃方法，其特征在于，最近相鄰個體啟發式規則為，對于每輛車的工作順序都根據距離當前車輛位置的最小距離來選擇下一個任務，直到所有的任務都分配
5.根據權利要求4所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規劃方法，其特征在于，在步驟3中，車輛運營的總成本的計算公式為，
6.根據權利要求5所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規劃方法，其特征在于，車輛合并策略的規則為，對于所有車輛，依據每輛車的任務數量將車輛降序排列，現有車輛數目為，期望車輛數目為，將最后一輛車的最后一個任務嘗試向第輛車中插入，如果不符合車輛的載重限制、電量限制、車輛到達工作站的最晚時間限制，就嘗試向第輛中插入，直到最后一輛車中的剩余任務為空就將最后一輛車刪除，現有車輛數目符合期望車輛數目；其中，電量限制的公式為，
7.根據權利要求6所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規劃方法，其特征在于，局部搜索算子包括針對普通車輛的局部搜索算子，以及針對關鍵車輛的局部搜索算子，關鍵車輛指的是車輛運營總成本最高的車輛，其中車輛編號，車輛編號，車輛編號，
8.根據權利要求7所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規劃方法，其特征在于，自適應選擇策略選取局部搜索算子的步驟為，對于每個解，記錄每個解采用局部搜索算子產生的50個新解，并通過判斷新解的車輛運營總成本是否小于原解的車輛運營總成本，統計每個局部搜索算子成功降低車輛運營總成本的次數，計算每個局部搜索算子成功次數與所有局部搜索算子成功次數的比值，作為每個局部搜索算子被選中的概率，對于一個新生成的初始解，使用輪盤賭策略，首先將8個局部搜索算子的概率進行歸一化，8個局部搜索算子各分到一個區間，區間1至區間8被選中的概率都被初始化為1/8，將每個局部搜索算子的概率累加得到一個[0,1]的區間范圍，區間1至區間8分別對應車輛內部的插入算子、車輛內部的交換算子、車輛之間的插入算子、車輛之間的交換算子、車輛內部的逆轉算子、關鍵車輛內的交換算子、關鍵車輛與其他車輛的交換算子、關鍵車輛中任務移除算子，接下來在[0,1]的范圍內生成一個隨機數rand，并根據該隨機數rand所落入的區間，選擇對應的局部搜索算子進行應用，每個被選中的局部搜索算子重復執行rep次，根據所生成解的車輛運營的總成本是否小于原解的車輛運營總成本，統計每個局部搜索算子成功降低車輛運營總成本的次數，計算每個局部搜索算子成功次數與所有局部搜索算子成功次數的比值，更新每個局部搜索算子被選中的概率，更新后的局部搜索算子被選中的概率，作為下一次自適應選擇策略中對每個局部搜索算子的分布區間劃分的依據。
9.根據權利要求8所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規劃方法，其特征在于，在步驟4中，車輛信息的構成為，{車輛所處位置X軸坐標，車輛所處位置Y軸坐標，車輛目標位置X軸坐標，車輛目標位置Y軸坐標，車輛的行駛方向，車輛是否位于路口，車輛是否處于等待狀態，車輛是否在運行}，對于進化得到的解，首先初始化車輛的初信息，更新車輛的下一個目標，更新車輛移動方向，讓每輛車輛之間間隔1s滾動發車，在車輛每一次運行之后，更新車輛的位置信息，通過車輛的運行方向和車輛之間的距離，檢查車輛運行是否會發生碰撞，當兩輛車在同一橫向通道對向運行且兩車距離小于等于5m，則兩車會發生碰撞；當兩輛車在同一縱向通道對向運行且兩車距離小于等于8m，則兩車會發生碰撞；如果會發生碰撞，使用碰撞避免策略修改車輛的行駛路徑，提前規避碰撞的發生，更新車輛最新的車輛運營總成本，其中，碰撞避免策略包括以下事件處理機制，
10.根據權利要求9所述的一種矩陣車間...
【技術特征摘要】
1.一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃方法，其特征在于，包括以下步驟，
2.根據權利要求1所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃方法，其特征在于，在步驟2中，一個完整的解用表示，配送請求由各工作站發起，每個配送請求被視為一個任務，為任務編號，為車間中所有工作站的數目，，為任務的數量，，，車輛中任務的執行順序由任務組成，其中表示車輛的編號，為使用的車輛的數量，，一個完整的解由車輛組成并使用0來分隔，即。
3.根據權利要求2所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃方法，其特征在于，混合初始化策略的規則為，使用最近相鄰個體啟發式規則生成1個解，使用最近相鄰時間啟發式規則生成1個解，使用最大貨物需求量啟發式規則生成1個解，使用改進的向前插入啟發式規則隨機生成不重復的剩余ps-3個解，形成包含ps個解的初始種群，存入種群pop中。
4.根據權利要求3所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃方法，其特征在于，最近相鄰個體啟發式規則為，對于每輛車的工作順序都根據距離當前車輛位置的最小距離來選擇下一個任務，直到所有的任務都分配到車輛的工作順序中停止分配，構成一個初始解；
5.根據權利要求4所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃方法，其特征在于，在步驟3中，車輛運營的總成本的計算公式為，
6.根據權利要求5所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃方法，其特征在于，車輛合并策略的規則為，對于所有車輛，依據每輛車的任務數量將車輛降序排列，現有車輛數目為，期望車輛數目為，將最后一輛車的最后一個任務嘗試向第輛車中插入，如果不符合車輛的載重限制、電量限制、車輛到達工作站的最晚時間限制，就嘗試向第輛中插入，直到最后一輛車中的剩余任務為空就將最后一輛車刪除，現有車輛數目符合期望車輛數目；其中，電量限制的公式為，
7.根據權利要求6所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃方法，其特征在于，局部搜索算子包括針對普通車輛的局部搜索算子，以及針對關鍵車輛的局部搜索算子，關鍵車輛指的是車輛運營總成本最高的車輛，其中車輛編號，車輛編號，車輛編號，
8.根據權利要求7所述的一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多agv路徑規劃方法，其特征在于，自適應選擇策略選取局部搜索算子的步驟為，對于每個解，記錄每個解采用局部搜索算子產生的50個新解，并通過判斷新解的車輛運營總成本是否小于原解的車輛運營總成本，統計每個局部搜索算子成功降低車輛運營總成本的次數，計算每個局部搜索算子成功次數...
【專利技術屬性】
技術研發人員：段朋，鄭迦元，鄒溫強，賈保先，茹茂迪，
申請(專利權)人：聊城大學，
類型：發明
國別省市：
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