《倉儲(chǔ)物流優(yōu)化研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述》2500字

倉儲(chǔ)物流優(yōu)化研究的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述1國外研究現(xiàn)狀國外的倉儲(chǔ)物流機(jī)器人調(diào)度研究從20世紀(jì)80年代開始興起[4-7]，最初對(duì)于任務(wù)調(diào)度問題的求解，學(xué)者們認(rèn)為可以將調(diào)度問題抽象成數(shù)學(xué)模型，通過數(shù)學(xué)模型對(duì)其進(jìn)行描述，而后采用分支定界整數(shù)規(guī)劃及混合整數(shù)規(guī)劃來求解。Toshiyuki等[8]將無沖突路徑規(guī)劃和倉儲(chǔ)物流機(jī)器人分派問題描述為整數(shù)規(guī)劃問題通過精確求解的方式進(jìn)行求解。Meersmans等[9]采用分支界定法與定向搜索算法求解自動(dòng)化集裝箱碼頭不同類型物料處理設(shè)備的集成調(diào)度問題。Bilge等[10]將柔性制造系統(tǒng)(FlexibleManufacturingSystem,FMS)中制造系統(tǒng)中的機(jī)器調(diào)度問題和物料搬運(yùn)中涉及到的AGV調(diào)度問題結(jié)合起來考慮，而后將這個(gè)混合問題表述成一個(gè)混合整數(shù)規(guī)劃問題，對(duì)于這個(gè)非線性的混合整數(shù)規(guī)劃問題，通過數(shù)學(xué)精確求解的方式求解。以上兩位學(xué)者都使用了數(shù)學(xué)精確求解的方式求解整數(shù)規(guī)劃問題，這種求解方法雖然一定可以獲得全局最優(yōu)解，但只限于解決小規(guī)模調(diào)度問題，隨著問題規(guī)模的增大，數(shù)學(xué)精確求解的計(jì)算量成指數(shù)倍增長，求解問題也就變得毫無可能。相比精確求解法，啟發(fā)式算法則有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。啟發(fā)式規(guī)則的建立是運(yùn)用啟發(fā)式算法的基礎(chǔ)，Egbelu等[13]整理了在作業(yè)車間中產(chǎn)生的調(diào)度問題中涉及到的啟發(fā)式規(guī)則，這些規(guī)則包括運(yùn)行時(shí)間最長/短、運(yùn)送距離最長/短、隊(duì)列中剩余輸出空間最小/大、AGV閑置時(shí)間最短/長和最近/遠(yuǎn)AGV等，最終得出這些規(guī)則對(duì)系統(tǒng)作業(yè)性能的影響。Jawahar等[14]則提出一種啟發(fā)式算法，他們研究生產(chǎn)過程中AGV調(diào)度系統(tǒng)運(yùn)行和生產(chǎn)過程結(jié)合起來的問題，該啟發(fā)式算法采用操作時(shí)間、運(yùn)輸時(shí)間等AGV分派的相關(guān)因素來解決指派沖突。Sabuncuoglu等[15]研究了柔性制造系統(tǒng)在交貨期不同時(shí)AGV調(diào)度規(guī)則的變化對(duì)機(jī)床工件調(diào)度會(huì)產(chǎn)生何種影響。Singh等[16]探究使用仿真模擬的方式解決調(diào)度問題，他們的研究采用自定義的調(diào)度規(guī)則，評(píng)估了進(jìn)行物料分配的AGV調(diào)度問題中物料分配效率和均勻性的仿真性能。Kim等[17]對(duì)啟發(fā)式規(guī)則提出了他們的觀點(diǎn)——一種多屬性指標(biāo)加權(quán)法，這種方法在解決考慮AGV空載路程和工件等待時(shí)間這兩項(xiàng)因素為主要因素時(shí)，被證明為有效的。Ulusoy等[18]則認(rèn)為柔性制造系統(tǒng)包含AGV調(diào)度問題，也就是將柔性制造系統(tǒng)看作機(jī)床調(diào)度和AGV調(diào)度2個(gè)子問題，采用迭代啟發(fā)式方法結(jié)合滑動(dòng)時(shí)間窗進(jìn)行處理。還有一些學(xué)者則是采用建模與仿真方法進(jìn)行求解。Cenk等[19]同樣認(rèn)為柔性制造系統(tǒng)包含AGV調(diào)度問題和柔性機(jī)床，通過建立智能柔性制造系統(tǒng)對(duì)柔性機(jī)床和AGV進(jìn)行同時(shí)在線調(diào)度。Nishi等[20]采用時(shí)間Petri網(wǎng)分解方法進(jìn)行AGV調(diào)度與無沖突路徑規(guī)劃。而Giglio等[21]則將AGV的管理權(quán)分派給一個(gè)新的混合系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)由Petri網(wǎng)和多Agent系統(tǒng)共同組成，其中Petri網(wǎng)主要描述路徑，AGV行為和車間中的其他資源相互之間的關(guān)系，行為決策則由Agent系統(tǒng)負(fù)責(zé)。Yim等[22]針對(duì)柔性制造系統(tǒng)結(jié)合Petri網(wǎng)建立模型，將AGV的分派系統(tǒng)聯(lián)合Petri網(wǎng)共同控制AGV指派。采用模擬方法研究不同AGV分派規(guī)則對(duì)FMS運(yùn)行的影響。Olatunde等[23]采用時(shí)間有色Petri網(wǎng)(TimedColouredPetriNet，TCPN)和混合啟發(fā)式搜索方法求解機(jī)床和AGV同時(shí)調(diào)度問題。Mousavi等[24-25]針對(duì)多目標(biāo)AGV調(diào)度問題，對(duì)求解結(jié)果采用Flexsim仿真軟件進(jìn)行驗(yàn)證。Viharos等[26]采用離散事件仿真方法對(duì)機(jī)器人裝配系統(tǒng)中每臺(tái)工作站的裝配工序和AGV進(jìn)行調(diào)度控制，使總的制造時(shí)間最短。2國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)關(guān)于倉儲(chǔ)物流機(jī)器人調(diào)度問題相關(guān)研究比國外要晚近30年[3]。國內(nèi)學(xué)者對(duì)于精確求解法，排隊(duì)論法等傳統(tǒng)分析方法研究較少，馬越匯等[27]采用混合整數(shù)規(guī)劃模型研究自動(dòng)化集裝箱碼頭在考慮交通擁堵等不確定情況下的AGV調(diào)度與配置問題?；魟P歌等[28-29]將自動(dòng)化集裝箱碼頭多載AGV調(diào)度問題描述為混合整數(shù)規(guī)劃模型，并使用數(shù)學(xué)精確求解的方法求解。管賢平等[30]研究提出一種多屬性任務(wù)調(diào)度方法，這種任務(wù)調(diào)度方法能動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)值，且可以避免調(diào)度目標(biāo)發(fā)生鎖死現(xiàn)象。肖海寧等[31]在管賢平等人研究的基礎(chǔ)上增加在線實(shí)時(shí)調(diào)度的要素，提出柔性制造系統(tǒng)中AGV在線實(shí)時(shí)多屬性任務(wù)調(diào)度的方法，此方法通過啟發(fā)式調(diào)度規(guī)則有效防止系統(tǒng)鎖死的發(fā)生。黃一鈞[32]建立排隊(duì)論模型，以最小總成本為目標(biāo)，求解AGV的最佳數(shù)量配置問題。金芳等[33]采用逗留時(shí)間和平均等待長度為指標(biāo)，建立基于啟發(fā)式規(guī)則的調(diào)度算法，用于解決AGV調(diào)度中出現(xiàn)的N/M/1排隊(duì)模型。對(duì)于建模與仿真方法，國內(nèi)學(xué)者則有大量的研究，桑澤磊[34]運(yùn)用合同網(wǎng)協(xié)議下的協(xié)商機(jī)制，建立以Agent系統(tǒng)為基礎(chǔ)的信息平臺(tái)，用以車間內(nèi)的AGV調(diào)度，該平臺(tái)的魯棒性和柔性較好，且能對(duì)環(huán)境擾動(dòng)及時(shí)做出響應(yīng)，調(diào)度效率較高。經(jīng)建峰[35]則提出多AGV調(diào)度中，AGV相互之間自主交流的協(xié)商機(jī)制，給出各個(gè)AGV之間出現(xiàn)沖突時(shí)，解決沖突的途徑，進(jìn)而建立一種分布式的AGV調(diào)度系統(tǒng)。李曉萌等[36]基于Agent系統(tǒng)結(jié)合協(xié)作學(xué)習(xí)、多級(jí)決策理論提出一套獨(dú)特的動(dòng)態(tài)分布式調(diào)度策略，用以解決任務(wù)調(diào)度中多AGV的調(diào)度問題。任小龍[37]針對(duì)FMS中工件加工和AGV運(yùn)送物料同步調(diào)度問題，以Petri網(wǎng)為基礎(chǔ)建立相關(guān)模型，用以研究任務(wù)調(diào)度，尋求更優(yōu)的AGV分派、規(guī)劃策略。李國飛[38]則以Petri網(wǎng)為基礎(chǔ)提出二次變遷Petri網(wǎng)分解方法，這種方法等價(jià)于將Petri網(wǎng)模型拆分成多個(gè)子網(wǎng)，每個(gè)子網(wǎng)對(duì)應(yīng)不同的AGV，同時(shí)為多個(gè)AGV求解不同時(shí)刻下Petri網(wǎng)變遷激活的順序，以獲得整體最優(yōu)路徑問題。柯冉絢等[39]基于Netlog軟件針對(duì)自動(dòng)化集裝箱碼頭建模并進(jìn)行仿真模擬獲得車道數(shù)、岸橋與AGV的最佳配比。李軍濤等[40]通過比較交叉環(huán)單向循環(huán)搬運(yùn)系統(tǒng)在制定不同的調(diào)度規(guī)則時(shí)AGV的搬運(yùn)效率，運(yùn)用仿真模擬手段，找出更為優(yōu)質(zhì)的調(diào)度規(guī)則。楊武平[41]對(duì)工件派工規(guī)則和AGV調(diào)度這兩個(gè)問題形成的類組合策略優(yōu)化問題進(jìn)行了研究，在模具智能車間背景下，通過Plant-Simulation求解了該問題。韓曉龍[42]采用em-plant建立仿真模型對(duì)自動(dòng)化集裝箱港口中AGV數(shù)量配置及任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行分析，提出了有效的解決方案。對(duì)于倉儲(chǔ)物流機(jī)器人調(diào)度問題而言，往往只用一類方法是很難解決實(shí)際問題的，雖然我們可以從仿真模擬實(shí)驗(yàn)中建立的實(shí)際情況模型模擬現(xiàn)實(shí)中的情況，方便求解，但卻很難從仿真實(shí)驗(yàn)中尋找到一般性規(guī)律；而傳統(tǒng)分析法容易發(fā)現(xiàn)規(guī)律，但卻難以求解。因此，對(duì)實(shí)際調(diào)度問題的研究，通常是先用傳統(tǒng)分析法尋求一般規(guī)律，再根據(jù)規(guī)律進(jìn)行仿