停车场的遗传算法设计应用
背景介绍:
智能AGV停车场共两层,使用3个AGV进行停取车运营,停车场内共有2个升降电梯,作为停取车任务交割处。停车场每个车位的规格是5300*2400mm,AGV规格2830*1920mm。
AGV的约束条件:
1. 3辆AGV尽量工作时长相当,使得3辆AGV利用率最大。
2. 1个取车专用升降电梯,升降电梯每次更换楼梯,共耗时30s,所以需要优化每台AGV在电梯口的等待时间。
3. AGV在路径规划中的冲突问题。
4. AGV抬起、放下操作均耗时5秒。
5. AGV可在任意前后左右移动,负载时速度为1m/s,只能从停车位的较窄口入停车位,空载时速度为1.4m/s,
6. AGV整个存取车操作中,只可前后移动操作,不需要旋转操作。
目的:
缩短每组运行时间
实验过程:
首先,用栅格图对停车场进行建模。接下来,分别使用FCFS和遗传算法,对3个AGV进行调度取车,将取车任务分配给3个AGV。1. 使得每台AGV运行时间均衡, 3辆AGV利用率最大。2. AGV同时运行任务中,远近任务交替搭配,优化每台AGV在电梯口的等待时间。3. 解决AGV在路径规划中的冲突问题。
随机出现36个取车任务队列,取车目标随机分布。
以每6个取车任务队列划分为一组,共6组,进行批量取车。组内任务顺序可调换,组间顺序不可调换。进行取车任务调度
以每9个取车任务队列划分为一组,共4组,进行批量取车。组内任务顺序可调换,组间顺序不可调换。进行取车任务调度
以每12个取车任务队列划分为一组,共3组,进行批量取车。组内任务顺序可调换,组间顺序不可调换。进行取车任务调度
共3个划分组原则,以下用分别分组6、9、12代替
实验一:随机5次
1. 用A*算法,对随机出现36个取车任务队列,进行最短路径规划。
2. 用遗传算法对分组的6、9、12和进行迭代到最优范围,在最短路径规划下,用1、组内通过任务分配,实现路径不冲突。2、每组电梯口等待时间最小,最好为零。作为两个适应度函数,缩小算法的解空间。。以此达到每小组耗时最短。
交付内容:
1. 分组的6、9、12的函数迭代收敛图
2. 总迭代次数平均划分5片(如共1000次迭代,那就是200、400、600、800、1000),每个迭代次数下的每小组耗时表。交流详说
实验二:
1. 用FCFS,对随机出现36个取车任务队列,进行总耗时计算。
交付内容:
1. FCFS的36个任务的,每个任务完成时刻表。
其他交付内容:
1. 遗传算法文档(①如何构建约束条件。②如何实现此算法的步骤)
2. 源代码(需要注释)
难点重点:
1、 遗传算法的适应度函数的确立
备注:
1. AGV没有更详细的参数了,AGV只可前后左右行动,不可侧方位停车。(实验室模拟任务,当前不需要更详尽参数)
2. 只用FCFS,不可用hrrn。
3. 五一有空的来做吧,时间紧,因为还要测试其他数据。