自動化倉儲系統(tǒng)(Automated Storage/Retrieval Systems, AS/RS),又稱自動化立體倉庫,作為一種集存儲、輸送、揀選和管理等功能于一體的集成系統(tǒng),在現(xiàn)代倉儲中發(fā)揮著重要作用.然而隨著電商快速發(fā)展和工廠向智能化轉(zhuǎn)型,系統(tǒng)的工作效率及強度要求也在不斷被推向新的高度,傳統(tǒng)的倉儲技術(shù)已經(jīng)越來越難以應(yīng)對日益增長的生產(chǎn)需求.加之城市化持續(xù)擴張導(dǎo)致土地供應(yīng)不斷下降,增加了土地和勞動力成本.所有這些因素都促使企業(yè)尋求更緊湊、更有效的倉儲系統(tǒng).緊致化倉儲系統(tǒng)的出現(xiàn)有效解決了這些難題,該系統(tǒng)仍主要由一臺傳統(tǒng)的自動化堆垛機完成貨物存/取任務(wù),用以實現(xiàn)貨物的水平和垂直運動,但在貨架的深度方向,會有一臺動力輸送裝置幫助實現(xiàn)貨物的深度位移,有別于傳統(tǒng)AS/RS只能實現(xiàn)單深位或雙深位存儲,也即緊致化倉儲系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)貨物的多深位存儲.本文研究一種考慮了雙端口布局的緊致化立體倉庫,相同空間條件下,該系統(tǒng)除了擁有更多的儲位單元,更節(jié)省成本以外,還將擁有更高的柔性和吞吐量,因此得到了更為廣泛的關(guān)注與應(yīng)用.
2001年IPCC在第三次評估報告中明確給出氣候變化的敏感性、適應(yīng)性和脆弱性的定義。脆弱性是指系統(tǒng)容易遭受或沒有能力應(yīng)付氣候變化(包括氣候變率和極端氣候事件)不利影響的程度,是系統(tǒng)內(nèi)的氣候變率特征、幅度和變化速率及其敏感性和適應(yīng)能力的函數(shù)(IPCC,2001)。脆弱性一方面受外界氣候變化的影響,取決于系統(tǒng)對氣候變化影響的敏感性或敏感程度;另一方面也受系統(tǒng)自身調(diào)節(jié)與恢復(fù)能力的制約,也就是取決于系統(tǒng)適應(yīng)新的氣候條件的能力。一個對氣候變化比較敏感但其適應(yīng)能力較差的系統(tǒng),其脆弱性比較大,易受氣候變化的影響;而一個對氣候變化比較敏感而其適應(yīng)能力強的系統(tǒng)不一定是脆弱的,不易受氣候變化的影響[7,9]。
目前,鑒于系統(tǒng)新穎性與復(fù)雜性,國內(nèi)外眾多學(xué)者針對緊致化倉儲系統(tǒng)所開展的研究還主要集中在模型分析和貨架設(shè)計,調(diào)度優(yōu)化相關(guān)的研究尚處于起步階段.堆垛機作為系統(tǒng)出/入庫作業(yè)最主要的搬運工具,對其進行路徑優(yōu)化以提高作業(yè)效率,同樣具有較高的實用價值和研究意義.以下可以通過綜述傳統(tǒng)AS/RS堆垛機調(diào)度相關(guān)的文獻資料來為緊致化倉儲系統(tǒng)尋求研究視角.
現(xiàn)有文獻中,針對傳統(tǒng)AS/RS堆垛機的路徑優(yōu)化問題,國內(nèi)外有大量學(xué)者進行了研究.Kim等對系統(tǒng)出/入庫作業(yè)任務(wù)進行分析,以堆垛機行程距離最短為目標(biāo),采用一種改進啟發(fā)式算法進行求解.Hsu等在貨物存儲規(guī)模和訂單數(shù)量不同的情況下建立堆垛機行程距離最短優(yōu)化模型,提出采用基于訂單批次處理的遺傳算法進行求解.田國會等以堆垛機揀選所有貨位所耗時間最小為目標(biāo),提出一種結(jié)合Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型的遺傳算法,求解得到了堆垛機揀選作業(yè)的全局優(yōu)化路徑.楊瑋等針對單巷道固定貨架堆垛機揀選路徑優(yōu)化問題,建立以存/取時間最短為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型,提出采用結(jié)合模擬退火算法的混合粒子群算法進行求解,提高了優(yōu)化效率.以上關(guān)于堆垛機路徑優(yōu)化問題的研究主要針對堆垛機的單一作業(yè)方式,堆垛機的行程距離和行程時間是最??紤]到的兩個優(yōu)化指標(biāo).Kung等以多堆垛機共享分揀巷道為主要研究問題,建立了堆垛機行程距離最短的動態(tài)規(guī)劃模型,并采用一種快速排序調(diào)度方法進行求解,提高了系統(tǒng)分揀效率.Gharehgozli等研究AS/RS中的出/入庫作業(yè)排序問題,采用多項式時間算法,實現(xiàn)堆垛機總行程時間最小.包珊珊等建立了考慮半托盤出庫情況的堆垛機復(fù)合作業(yè)揀選路徑優(yōu)化模型,以堆垛機揀選時間最小為目標(biāo),采用離散煙花算法求解,實現(xiàn)算法的全局搜索和局部搜索.楊小明等通過構(gòu)建能耗成本、作業(yè)時間以及出貨懲罰值最小為目標(biāo)的堆垛機復(fù)合揀選作業(yè)優(yōu)化模型,提出采用改進NSGA-Ⅱ算法進行求解.以上研究主要針對堆垛機的復(fù)合作業(yè)方式,但由于系統(tǒng)對象并未涉及出/入庫端口的布局和分配,所以并不需要考慮堆垛機在交替執(zhí)行出/入庫任務(wù)時的起始點變化問題.
本文與以上針對緊致化系統(tǒng)研究及堆垛機調(diào)度研究的區(qū)別在于:① 目前研究同類系統(tǒng)的文獻聚焦于模型分析和貨架設(shè)計,本文則首次提出了雙端口緊致化系統(tǒng)的堆垛機路徑優(yōu)化問題.優(yōu)化過程不僅考慮了出/入庫任務(wù)的操作排序及端口選擇問題,同時也兼顧考慮了輸送裝置作深度位移對出/入庫任務(wù)產(chǎn)生的影響.② 針對批次任務(wù)訂單中出庫任務(wù)與入庫任務(wù)數(shù)量往往不對等的情形,提出了堆垛機執(zhí)行單一作業(yè)和復(fù)合作業(yè)并存的混合作業(yè)模式,使堆垛機的路徑尋優(yōu)過程更加符合系統(tǒng)實際,也更具有現(xiàn)實指導(dǎo)意義.
緊致化倉儲系統(tǒng)作為傳統(tǒng)AS/RS的一種擴展和創(chuàng)新,在動力輸送裝置的協(xié)助下實現(xiàn)了貨物的多深位存儲,因此與傳統(tǒng)AS/RS相比,又可概括為多深系統(tǒng)與單深系統(tǒng)的區(qū)別.但考慮到動力輸送裝置作深度位移只可能影響堆垛機的作業(yè)時間,不會影響行程距離,所以在研究該類系統(tǒng)堆垛機路徑調(diào)度問題時,將堆垛機的行程時間作為調(diào)度指標(biāo)進行描述要更為準(zhǔn)確.因此本文從出/入庫端口分配、出/入庫作業(yè)排序和出/入庫作業(yè)路徑的集成角度,以雙端口緊致化立體倉庫為研究對象,再考慮堆垛機采用混合作業(yè)模式時的運行特性,建立了出/入庫任務(wù)時間調(diào)度模型,然后提出一種遺傳-集束搜索混合優(yōu)化算法(Genetic Algorithm-Beam Search, GA-BS)進行求解.利用遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)得到的最優(yōu)個體作為集束搜索(Beam Search, BS)的初始路徑選擇,再按照正常BS算法流程尋求堆垛機的最優(yōu)出/入庫作業(yè)路徑.
圖1為某雙端口布局的緊致化倉儲系統(tǒng)實例,該系統(tǒng)由貨物出/入庫子系統(tǒng)、堆垛機子系統(tǒng)和緊致貨架子系統(tǒng)組成:① 貨物出/入庫子系統(tǒng),由貨物揀選臺、出/入庫輸送裝置及出/入庫端口構(gòu)成,實現(xiàn)出庫或入庫外圍對接的功能;② 堆垛機子系統(tǒng),由堆垛機和直行導(dǎo)軌構(gòu)成,實現(xiàn)貨物在貨架上的存/取功能;③ 緊致貨架子系統(tǒng),由緊致化貨架和貨格內(nèi)的動力輸送裝置(見圖2)構(gòu)成,主要實現(xiàn)貨物存儲以及貨物在貨架深度方向上的運動功能.
隱性課程(hidden curriculum),隱性課程又叫潛在課程、潛隱課程、隱蔽課程。“隱性課程主要通過感染、暗示、同化、激勵和心理調(diào)適等多種功能改變著學(xué)生的情緒與情感、行為規(guī)范和生活方式,對學(xué)生起著潛移默化作用?!盵8]隱性課程,如學(xué)生專業(yè)課、公選課,要充分發(fā)揮其潛在性、滲透性等特點,教師盡可能通過教學(xué)環(huán)節(jié)的設(shè)計,將法律意識滲透到學(xué)生們的思想觀念之中。
圖 4:h t t p://www.y n k g s.c n/u p l o a d s/i ma ge/20140319/20140319155405_684.j pg
(1) 作業(yè)效率高,雙端口布局有效減少了堆垛機在巷道中的行走時間,提高了系統(tǒng)作業(yè)效率.
(2) 倉儲密度大,緊致化貨架以及動力輸送裝置的設(shè)計實現(xiàn)了多深位倉儲,擴展了系統(tǒng)倉儲密度.
(3) 投入成本低,緊致化貨架在有效提升系統(tǒng)倉儲密度的同時,也減少了堆垛機的投入數(shù)量以及可利用土地資源的使用成本.
堆垛機執(zhí)行出/入庫作業(yè)任務(wù)時通常有單一指令(Single Command, SC)和復(fù)合指令(Dual Command, DC)兩種作業(yè)方式.一個作業(yè)周期內(nèi),堆垛機完成一次入庫或一次出庫的單一操作為SC作業(yè);完成一次入庫和一次出庫的復(fù)合操作為DC作業(yè),兩種作業(yè)方式如圖3所示.圖中:為貨架的水平方向;為貨架的垂直方向;為入庫端口;為出庫端口;為貨位點;為入庫貨位點;為出庫貨位點.在批次出/入庫任務(wù)訂單中,出庫任務(wù)和入庫任務(wù)的數(shù)量往往不對等,盡管DC作業(yè)的效率更高,但堆垛機難免還是要執(zhí)行部分SC作業(yè).因此,為進一步提升作業(yè)效率,就要考慮如何規(guī)劃出更加合理的DC/SC任務(wù)隊列,使堆垛機完成出/入庫任務(wù)的時間最小.本文即針對考慮雙端口布局的緊致化立體倉庫,提出了更加符合實際生產(chǎn)的DC/SC混合作業(yè)方式,并以此建立堆垛機的出/入庫作業(yè)調(diào)度模型,進而對系統(tǒng)出/入庫端口分配、出/入庫作業(yè)序列和出/入庫作業(yè)路徑展開優(yōu)化研究.
2.性困擾。當(dāng)代大學(xué)生性觀念呈現(xiàn)出愈來愈開放的趨勢,對婚前性行為基本持不反對態(tài)度,有些甚至是贊成。但由于大學(xué)生性生理和性心理發(fā)展的不同步性,導(dǎo)致部分學(xué)生在發(fā)生性行為后,性意識與性道德發(fā)生沖撞,內(nèi)心充滿矛盾,從而帶來焦慮、擔(dān)憂、恐懼的心理困擾,甚至是自殺。
為方便構(gòu)建模型,通過分析相關(guān)設(shè)備的實際運行方式,對系統(tǒng)各項運行參數(shù)作如下設(shè)定:
(1) 緊致化貨架共有×個貨格單元,其中表示貨架列數(shù),表示貨架層數(shù);每個貨格單元可以存放件貨物(圖4中=5);貨格單元的列寬為,層高為,深度為設(shè)第列、層貨格單元內(nèi)所有貨位的坐標(biāo)為(,),則左端口的坐標(biāo)為(0,1),右端口的坐標(biāo)為(+1,1)
(2) 設(shè)堆垛機為單載運行,水平運行速度為,垂直運行速度為,兩個方向均為恒速運行,忽略堆垛機的啟動時間和制動時間.
集束搜索算法為尋找堆垛機最優(yōu)作業(yè)路徑提供了一種思路,即在一定程度上,能夠剪掉一部分輸出質(zhì)量較差的路徑,尋優(yōu)效率較高.但這并不是說算法的尋優(yōu)過程是與系統(tǒng)完全適配的.
由以上假設(shè),可以得到堆垛機由某一貨格單元位置(,)運行至位置(,)所需要的時間為
(1)
堆垛機到達指定貨格單元后的等待時間(定值)為
(2)
考慮雙端口緊致化倉儲系統(tǒng)的實際作業(yè)流程,所建立的堆垛機調(diào)度模型需要優(yōu)化兩個目標(biāo):① 對出/入庫任務(wù)的操作序列進行合理排序;② 對堆垛機作業(yè)的出/入庫端口進行合理選擇.調(diào)度模型建立過程中,雖然堆垛機需訪問的貨物或貨位在倉庫兩端各有一個端口可供選擇,但從實際情況來看,不管是SC作業(yè)還是DC作業(yè),其所對應(yīng)的出/入庫端口是由堆垛機執(zhí)行該任務(wù)時所耗較少行程時間來決定的.
將堆垛機看作服務(wù)節(jié)點,系統(tǒng)完成批次訂單任務(wù)的總作業(yè)時間可定義為堆垛機完成所有SC任務(wù)與所有DC任務(wù)時間之和.假設(shè)訂單內(nèi)有個入庫任務(wù),個出庫任務(wù),且≠取
系統(tǒng)中,每相鄰的兩排貨架產(chǎn)生1條巷道,巷道兩端各設(shè)有1個出/入庫端口.貨架采用緊致化貨格單元設(shè)計,每個貨格單元內(nèi)都包含一個動力輸送裝置,能夠?qū)崿F(xiàn)貨物的多深位存儲以及深度位移.相比傳統(tǒng)AS/RS,雙端口緊致化立體倉庫具有以下優(yōu)勢:
=max{,}
(3)
=min{,}
(4)
則該訂單有個DC任務(wù)和-個SC任務(wù)組成.堆垛機完成訂單所有出/入庫任務(wù)的總作業(yè)時間為
(5)
式中:SC,表示堆垛機執(zhí)行第個SC任務(wù)所用的時間;DC,表示執(zhí)行第個DC任務(wù)所用的時間.
堆垛機執(zhí)行第個SC任務(wù)所用的時間可表示為
SC,=IOa,+,IOb+
(6)
a,b∈{1, 2}
式中:IOa,表示執(zhí)行第個SC任務(wù)時,堆垛機由IOa端口運行至貨格單元的時間;,IOb表示執(zhí)行第個SC任務(wù)時,堆垛機由貨格單元運行至距離較近的IOb端口的時間;IOa、IOb代表左端口或右端口.
由此,堆垛機執(zhí)行所有SC任務(wù)的總作業(yè)時間為
(7)
同理,堆垛機執(zhí)行第個DC任務(wù)所用的時間可表示為
中國的婚配模式中,對于新家庭的成立,一般是男方支付給女方一定的婚姻彩禮,在農(nóng)村家庭尤其如此。對于孤寡老年人來說,再婚以情感、精神依靠、生活照料互助為主要目的[4]。老年人再婚也是延續(xù)年輕人的婚配模式,一般是從夫居,為了能再婚成功,一般喪偶老年男性要給婚姻對象一些經(jīng)濟補償。從河北省衡水地區(qū)的幾個村莊調(diào)查來看,喪偶老年再婚不但要支付給對方一定的經(jīng)濟補償,而且在婚后,男方要表現(xiàn)出更多對女性的讓步。
DC,=IOa,+, +1++1,IOb+2
(8)
式中:是變異率設(shè)定值.
由此,堆垛機執(zhí)行所有DC任務(wù)的總作業(yè)時間為
2
(9)
綜上可得,堆垛機完成訂單內(nèi)所有出/入庫任務(wù)的總作業(yè)時間為
(+)
(10)
第2步,交換以上兩組基因的位置,如圖7所示.
()=min
(11)
在研究雙端口緊致化倉儲系統(tǒng)堆垛機的路徑優(yōu)化問題時,計算的復(fù)雜性隨著需訪問的出/入庫任務(wù)貨位數(shù)的增多而增加,且堆垛機同時存在SC和DC兩種作業(yè)方式,常規(guī)方法很難在這樣的搜索空間尋找到最優(yōu)解,而針對傳統(tǒng)堆垛機系統(tǒng)所提出的一些智能算法又難以保證求解精度及優(yōu)化效果.因此,在建立的出/入庫作業(yè)調(diào)度模型的基礎(chǔ)上,采用一種遺傳-集束搜索混合優(yōu)化算法進行求解,并結(jié)合系統(tǒng)過程仿真尋找堆垛機的最優(yōu)路徑方案.
集束搜索作為一種啟發(fā)式圖搜索算法,其基本思想與分支定界法類似,區(qū)別則是集束搜索并不是對所有節(jié)點進行分支.為減少搜索所占用的空間與時間,算法在進行每一層深度擴展的時候,會嘗試剪掉一些質(zhì)量較差的節(jié)點.如圖5所示,首先設(shè)定集束寬度=2,即從根節(jié)點開始,往下層擴展出去的3個節(jié)點會按某種規(guī)則進行評估,從中選出質(zhì)量較優(yōu)的2個節(jié)點作為束節(jié)點(染色節(jié)點),然后將這2個束節(jié)點作為搜索起始點,繼續(xù)進行分支,選出最優(yōu)的束節(jié)點后再進行分支,以此類推,直到獲得滿足條件的葉子節(jié)點.搜索結(jié)束后將得到個可行路徑,對比后選擇最優(yōu)的路徑進行輸出.
(3) 設(shè)動力輸送裝置在深度方向上的運行速度為,亦為恒速.堆垛機執(zhí)行任務(wù)先到達指定貨格單元,輸送裝置再啟動將貨物運送至貨格單元的前端,此時堆垛機會產(chǎn)生等待時間,但由于目標(biāo)貨物始終處于貨格單元最前端或僅僅落后一個貨位的位置,如圖4所示,也即堆垛機的等待時間不會太長,所以將該時間統(tǒng)一假設(shè)為一定值.
集束搜索在對堆垛機的作業(yè)路徑進行選擇時缺乏一定的約束性,即對每層節(jié)點進行評估時,只能發(fā)現(xiàn)前個滿足條件的節(jié)點,即使該層還存在其他合適的節(jié)點也將不再被保留,搜索穩(wěn)定性差,容易產(chǎn)生局部最優(yōu)解.而遺傳算法的收斂性較好,同時又具備良好的全局尋優(yōu)能力,將其引入集束搜索以求解堆垛機的最優(yōu)出/入庫作業(yè)路徑,能有效減小搜索范圍,提高求解精度.
3.4 增加文化經(jīng)費投入。文化主管部門要積極爭取國家和省上的項目、資金支持,做好各項鄉(xiāng)鎮(zhèn)文化建設(shè)的項目申請建設(shè)、人員使用等方面的統(tǒng)一規(guī)劃。財政部門要加大鄉(xiāng)鎮(zhèn)文化人才隊伍建設(shè)工程的投入,保證各項目標(biāo)任務(wù)的落實。要積極動員社會力量投資文化事業(yè),培育鄉(xiāng)鎮(zhèn)文化人才。
遺傳算法部分的主要實現(xiàn)步驟如下.
3.加強對選拔任用干部工作情況的監(jiān)督檢查。以解決選拔任用干部中的突出問題、提高選人用人的公信度為切入點,重點監(jiān)督檢查被巡視單位違規(guī)違紀(jì)用人、拉票、跑官要官、買官賣官等問題,促進被巡視單位防止和克服選人用人上的不正之風(fēng)。檢查的情況要如實向黨委和組織部門匯報和通報,對重要情況,要及時請示報告。對“跑官要官”的,要嚴肅批評,記錄在案,并取消其被推薦、考察和作為候選人的資格,情節(jié)嚴重的要進行組織處理;對行賄“買官”的,一律先免去職務(wù),再按有關(guān)規(guī)定處理;對受賄“賣官”的,要依紀(jì)依法嚴懲;對在民主推薦和選舉中搞拉幫結(jié)派、拉票賄選的,要堅決查處,已經(jīng)提拔的要從領(lǐng)導(dǎo)崗位上撤下來,堅決糾正用人上的不正之風(fēng)。
(1) 編碼設(shè)計.采用整數(shù)編碼結(jié)構(gòu).具體設(shè)計過程:① 每批訂單出/入庫任務(wù)的優(yōu)化由一條染色體代替;② 染色體上的基因數(shù)與出/入庫任務(wù)的總數(shù)量相對應(yīng),每個基因允許由多個數(shù)字組成;③ 染色體上的每一個基因代表著每一個出/入庫任務(wù),該基因所在染色體的位置則對應(yīng)出/入庫任務(wù)在該處的編碼.采用3個整數(shù),,′分別表示貨架的列、層和出/入庫端口,其中′∈{1, 2}現(xiàn)將某批訂單的入庫任務(wù)進行編號,組成一段編碼;將出庫任務(wù)在入庫任務(wù)編號的基礎(chǔ)上進行編號,組成另一段編碼;同時將每個出/入庫任務(wù)所對應(yīng)的端口寫入兩段編碼,分別用1、2表示對左右兩個端口的選擇.假設(shè)目前有2個入庫任務(wù)和2個出庫任務(wù)需要執(zhí)行,(1, 1, 1)表示將編號為1的入庫任務(wù)從左端口搬運到坐標(biāo)為(1, 1)的貨格單元中;(6, 2, 2)表示將編號為3的出庫任務(wù)由(6, 2)貨格單元處搬運到右端口,如表1所示.(1, 1, 1)(6, 2, 2)(3, 2, 2)(4, 2, 1)表示一條染色體上的基因,把該基因組合放在一起表示一條完整染色體,即批次出/入庫任務(wù)的最優(yōu)解,最優(yōu)解序列如表2所示.
(2)確定適應(yīng)度函數(shù).由于本文的目標(biāo)函數(shù)為求堆垛機作業(yè)時間最小,優(yōu)化效果越好的個體,其目標(biāo)函數(shù)值越小,所以需要在目標(biāo)函數(shù)和適應(yīng)度函數(shù)之間加以改進,使得優(yōu)化效果越好的個體其適應(yīng)度函數(shù)也越大.適應(yīng)度函數(shù)設(shè)定為
4、人文社科研究人員費用的特點。人文社會科學(xué)和自然科學(xué)在成本上的反映就是自然科學(xué)主要通過實驗、設(shè)備等客觀的工具來認識世界、發(fā)現(xiàn)規(guī)律,進而改造世界,成本支出可以量化為實驗設(shè)備、試劑、測試、材料等,成果也能夠比較直接地創(chuàng)造價值。而人文社會科學(xué)更多的是研究者自身的積累、思考和研究者之間思維的碰撞、靈感的火花,其成果普遍具有社會價值高于經(jīng)濟價值、長期價值高于短期價值的特性,這就意味著人文社會科學(xué)的研究者在成本支出階段很難有可變現(xiàn)的支出,其成果也很難轉(zhuǎn)化為實實在在的經(jīng)濟效益。這也構(gòu)成當(dāng)前人文社會科學(xué)領(lǐng)域的困境。
()=-()
(12)
式中:為函數(shù)值相對較大的數(shù),以保證()為一正值.
(3) 選擇算子.采用輪盤賭選擇法選挑選個體,假設(shè)種群的規(guī)模為,個體的適應(yīng)度值為(),則每個個體被選擇的概率為
此類試題,在學(xué)生已經(jīng)掌握一定的思維方法后,通過閱讀、理解和分析文字素材或圖表等形式,獲取題干的信息,充分考查學(xué)生思維的靈活性、敏捷性和批判性。無論是“科學(xué)故事”還是科技論文,在命題時還關(guān)注學(xué)生的生命觀念和社會責(zé)任的評價,聯(lián)系社會生活實際或熱點,滲透價值觀教育,理解生物學(xué)于社會發(fā)展的意義。
(13)
(4) 交叉算子.在本文的研究中,染色體上的每個基因代表著每個出/入庫任務(wù)及其所對應(yīng)的端口選擇,因此在新生成的染色體中,原有的基因不能消失,也不允許重復(fù),故采用如下交叉策略.
第1步,隨機選擇一對染色體(父代)中幾個基因的起止位置(被選位置相同),具體操作如圖6所示.
對于設(shè)計基準(zhǔn)期為50年、安全等級為二級的普通/一般性建構(gòu)筑物結(jié)構(gòu),建筑行業(yè)“統(tǒng)標(biāo)”規(guī)定,其可靠指標(biāo)基準(zhǔn)值為3.2;而水運行業(yè)“統(tǒng)標(biāo)”規(guī)定,其可靠指標(biāo)基準(zhǔn)值為3.5。經(jīng)可靠度分析表明,引入1.1的系數(shù)后,可靠指標(biāo)值較基準(zhǔn)值相差0.5左右。考慮到水運行業(yè)樁基結(jié)構(gòu)的重要性、復(fù)雜性等因素,趨于安全性考慮,引入1.1折減系數(shù),推演得到按水運行業(yè)《碼頭結(jié)構(gòu)設(shè)計規(guī)范》計算開口鋼管樁在密實砂層中單樁豎向極限承載力時,采用的土塞效應(yīng)折減系數(shù)η與《建筑樁基技術(shù)規(guī)范》中計算的土塞效應(yīng)折減系數(shù)的關(guān)系如式(10):
則系統(tǒng)完成該批次所有訂單任務(wù)時,堆垛機出/入庫作業(yè)最優(yōu)路徑模型為
“馬國平,別自以為全團只有你是個愛兵如命的連長!”汪隊長道,“我向來都覺得,我的女兵,是戰(zhàn)場上的一道彩虹。她們有如花的生命,我絕不讓她們凋零在戰(zhàn)爭的炮火中,更不會讓人去褻瀆!”
第3步,根據(jù)映射關(guān)系將存在沖突的基因進行轉(zhuǎn)換,映射關(guān)系如圖8所示.
經(jīng)過映射,生成如圖9所示的新的子代染色體.
對于被選中進行變異操作的染色體,其上第位基因存在∈[0,1],將適應(yīng)度值最大的兩個同任務(wù)類型基因進行互換,例如存在如圖10所示的染色體X.
(14)
式中:和分別表示交叉率的最大值和最小值;、和分別代表當(dāng)代種群中的個體適應(yīng)度最大值、被選中兩個個體中的較大適應(yīng)度值和種群適應(yīng)度平均值.
1.3 銀納米粒子溶液的合成 將100 mL超純水配制的0.01% AgNO3溶液裝入錐形瓶中,加入磁力攪拌子,置于恒溫電磁攪拌器上加熱,沸騰持續(xù)2 min后迅速加入2.5 mL質(zhì)量分數(shù)為1%的檸檬酸三鈉溶液,繼續(xù)攪拌加熱至溶液變?yōu)榈S色,生成銀納米粒子,繼續(xù)加熱10 min后停止加熱,攪拌使其冷卻至室溫,放置在4 ℃環(huán)境中貯存?zhèn)溆谩?/p>
(5) 變異算子.采用換位變異的方法,以某一較小變異率完成操作.
此外,還對交叉算子進行了自適應(yīng)改進,使適應(yīng)度值較小的個體能夠擁有更大的交叉率得以實現(xiàn)個體改善,同時適當(dāng)減小適應(yīng)度值較大的個體的交叉率.具體表達式為
定義基因1~5位的變異率分別為:=001,=005,=002,=004,=003,則將第2、4位基因進行互換,變異后產(chǎn)生新染色體Y,如圖11所示.
此外,為增強局部搜索能力,在對指定的數(shù)位基因進行變異操作時,引入密集因子(05<<1)評估當(dāng)代個體之間的離散程度.當(dāng)代的平均適應(yīng)度值和最大適應(yīng)度值越接近,表明種群個體越集中,且當(dāng)兩者滿足如下關(guān)系時,將原有的變異率增大倍,有表達式:
(15)
式中:IOa,表示執(zhí)行第個DC任務(wù)時,堆垛機由其中一個端口載貨運行至貨格單元的時間;, +1表示堆垛機從入庫貨格單元運行至出庫貨格單元+1的時間;+1,IOb表示堆垛機從出庫貨格單元+1運行至距離較近的端口的時間.
綜上,經(jīng)過選擇、交叉和變異等操作,遺傳算法可以輸出較為理想的個體,從而為集束搜索提供初始路徑選擇,然后再按照集束搜索流程正常訓(xùn)練即可實現(xiàn)系統(tǒng)出/入庫作業(yè)運行效率的優(yōu)化,并求得堆垛機的最優(yōu)作業(yè)路徑.采用遺傳算法優(yōu)化集束搜索的整體流程,如圖12所示.
選取某企業(yè)實際使用的立體倉庫為例進行仿真驗證.該立體倉庫采用上述雙端口緊致化布局設(shè)計,訂單揀選模式為固定貨架批次揀選.每排貨架有12層60列,共有12×60×2=1 440 個貨格單元,貨格單元的動力輸送裝置上設(shè)有5個貨位,每條巷道共可完成 1 440×5=7 200 個貨物的存儲.左右兩個出/入庫端口的坐標(biāo)分別標(biāo)記為(0, 1)和(61, 1).系統(tǒng)各項運行參數(shù)如表3所示.
為驗證已建立模型的有效性,選取系統(tǒng)10批次任務(wù)訂單進行仿真實驗,每批訂單包含50個出/入庫作業(yè)任務(wù),其中一個批次的出/入庫任務(wù)序列信息和對應(yīng)貨格坐標(biāo)在表4中列出.貨格屬性值:0為入庫作業(yè)命令,1為出庫作業(yè)命令.表5為仿真實驗與模型計算的對比結(jié)果.
由表中實驗數(shù)據(jù)可知,對系統(tǒng)50個出/入庫任務(wù)進行仿真實驗的平均作業(yè)時間為959.33 s,模型的計算結(jié)果為949.49 s,平均誤差為6.43%.可以認為建立的堆垛機出/入庫作業(yè)過程模型是有效的.
針對表4所列出/入庫任務(wù)訂單,采用GA-BS混合算法對其進行優(yōu)化求解,同時以GA和BS算法為基準(zhǔn),驗證該混合優(yōu)化算法的優(yōu)越性.設(shè)定混合算法中GA種群規(guī)模為 1 000,交叉概率=0.95,變異概率=0.05,設(shè)定BS束寬=10,評估函數(shù)為(),最大迭代次數(shù)為500.運用所建立的堆垛機作業(yè)調(diào)度模型進行優(yōu)化仿真,堆垛機出/入庫任務(wù)執(zhí)行時間的優(yōu)化曲線如圖13所示.圖中:為算法迭代次數(shù).
由圖可知,與GA和BS算法相比,GA-BS混合算法在求解雙端口緊致化立體倉庫出/入庫任務(wù)調(diào)度問題的質(zhì)量方面表現(xiàn)更優(yōu),能夠使堆垛機更加快速高效地完成任務(wù),且收斂速度較之BS算法也有很大提升.GA-BS混合算法在迭代至244代時達到最優(yōu),此時堆垛機執(zhí)行所有出/入庫任務(wù)的總時間為938.88 s,而如果不對訂單序列進行優(yōu)化,堆垛機執(zhí)行所有出/入庫任務(wù)的總時間為 1 569 s,優(yōu)化后的執(zhí)行效率提高了40.16%.
電流內(nèi)環(huán)控制器是決定PWM整流器性能優(yōu)劣的關(guān)鍵[5],用PR替換PI,基本原理是:首先確定比例諧振控制器的基頻,當(dāng)輸入信號中包含基頻成分時被無限放大,即發(fā)生諧振,其他頻段增益為零,從而消除靜差,實現(xiàn)輸入側(cè)正弦電流指令的無靜差跟蹤[6],其理想傳遞函數(shù)為:
圖14為優(yōu)化后堆垛機執(zhí)行所有出/入庫任務(wù)所用時間最短的調(diào)度路徑,該路徑所對應(yīng)的出/入庫任務(wù)序列以及出/入庫端口選擇即為最優(yōu)調(diào)度方案,如表6所示.
由上述最優(yōu)出/入庫作業(yè)調(diào)度路徑,可以得出堆垛機執(zhí)行批次訂單任務(wù)的運行序列:1*→21→37→2*→11→36→2*→26→41→1*→29→44→1*→15→40→2*→18→49→1*→8→42→2*→27→35→1*→5→48→1*→25→43→2*→16→46→2*→3→50→1*→14→33→1*→32→34→2*→4→38→2*→24→39→1*→19→47→1*→22→45→2*→7→2*→10→2*→28→2*→30→2*→9→2*→31→2*→13→2*→20→1*→2→1*→17→1*→23→1*→1→1*→12→1*→6→1*.
綜上所述,本文所建立的出/入庫作業(yè)調(diào)度模型適用于雙端口布局的緊致化立體倉庫,通過GA優(yōu)化BS算法求解得到了堆垛機出/入庫作業(yè)路徑的最優(yōu)解,并驗證了該混合優(yōu)化算法的有效性和優(yōu)越性.
本文針對雙端口布局的緊致化倉儲系統(tǒng)堆垛機調(diào)度優(yōu)化問題,聚焦于新系統(tǒng)的出/入庫任務(wù)排序和出/入庫端口選擇展開研究.主要成果有:
(1) 建立了以堆垛機完成出/入庫任務(wù)總作業(yè)時間最小為評價標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型,提出更加符合實際生產(chǎn)的DC/SC混合作業(yè)模式,并通過對系統(tǒng)工作流程與運行特性的充分分析,將貨物對端口的選擇以及貨物的深度位移綜合考慮在堆垛機的調(diào)度模型當(dāng)中,使路徑尋優(yōu)過程更加合理.
(2) 采用GA-BS混合算法對模型進行求解,利用GA較好的全局尋優(yōu)能力和搜索特性對BS進行優(yōu)化,將GA得到的最優(yōu)個體作為BS的初始路徑選擇,提高了求解精度.算例仿真表明,與GA和BS相比,GA-BS算法能夠更加準(zhǔn)確地求解該類型倉儲系統(tǒng)的出/入庫作業(yè)調(diào)度問題,得到更優(yōu)的堆垛機作業(yè)路徑方案.
本文所述研究實現(xiàn)了雙端口布局下緊致化倉儲系統(tǒng)堆垛機的路徑優(yōu)化,但考慮到系統(tǒng)更適用于生產(chǎn)任務(wù)較大與貨架貨位數(shù)量較多的倉儲環(huán)境,因此當(dāng)批次出/入庫任務(wù)序列更多時如何設(shè)計更有效的求解方法將會是后續(xù)研究的重點.