隨著我國經(jīng)濟和科技的飛速發(fā)展,人民個性化需求越來越旺盛,傳統(tǒng)的大批量標準化的家具生產(chǎn)模式由于無法適應客戶多樣化的需求,開始向著多品種、小批量、大規(guī)模的定制化生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變。與傳統(tǒng)家具生產(chǎn)方式相比,定制家具由于客戶訂單產(chǎn)品類型多種多樣,為盡可能節(jié)省原材料板材的浪費,會將多個客戶的訂單整合到一起進行開料。雖然這種生產(chǎn)模式能夠有效地提高原材料板件的利用率,節(jié)省材料成本,但是,由于開料過后不同客戶訂單的板件會混堆在一起,又造成后續(xù)分揀作業(yè)成本的上升。傳統(tǒng)定制家具的分揀作業(yè)多是常采用手工分揀的方式進行,雖然實行簡單,但是效率低下且容易出錯。在此背景下,為了提升分揀準確性、提高分揀效率、降低分揀作業(yè)時間及人力成本,定制家具廠商已逐漸開始引進自動分揀系統(tǒng)來實現(xiàn)板件的自動分揀。目前,關于分揀系統(tǒng)出入庫調(diào)度策略的研究大多集中在人工揀選系統(tǒng)和自動化立體倉庫系統(tǒng),在少部分關于自動分揀系統(tǒng)策略優(yōu)化方法的研究中,主要圍繞在品項分配、分區(qū)合流、以及訂單排序三個方面,關于分揀系統(tǒng)出入庫調(diào)度策略的研究鮮有所見�；诋斍岸ㄖ萍揖咂髽I(yè)對于自動分揀系統(tǒng)出入庫調(diào)度控制理論的迫切需求,考慮不同調(diào)度情形下自動分揀系統(tǒng)的出入庫調(diào)度問題,進行出入庫調(diào)度算法的研究。本文主要研究內(nèi)容及成果如下:在假設所有訂單板件均已入庫完畢后,研究確定性環(huán)境下自動分揀系統(tǒng)的出庫及打包調(diào)度問題。首先將出庫打包調(diào)度問題抽象為一類板件處理具有優(yōu)先順序約束及機器約束的三階段柔性裝配流水車間調(diào)度問題。接著,以最大出庫完工時間、最大包裝完工時間、板件在包裝工位等待時間三者加權和最小化為優(yōu)化目標,建立問題的數(shù)學模型。參考多階段混合流水車間調(diào)度問題的求解思路,將多階段的出庫打包調(diào)度問題按階段進行分解,構造了一種啟發(fā)式算法H~*對分解的問題進行求解,仿真結果顯示,相較于一般的組合優(yōu)先規(guī)則啟發(fā)式算法,H~*算法求解性能更好。為提升自動分揀系統(tǒng)整體的出入庫分揀效率,在出庫打包調(diào)度問題的基礎上,考慮板件的入庫過程,研究確定性環(huán)境下自動分揀系統(tǒng)的出入庫聯(lián)合調(diào)度問題。在對出入庫聯(lián)合調(diào)度問題進行補充描述以及建立了問題的數(shù)學模型基礎上,構造了一種啟發(fā)式算法AH*。該算法核心思想是結合所設定的緩沖區(qū)容量約束,計算出每塊板件的最早及最晚可開始入庫時間,然后基于計算出的可入庫時間區(qū)間,安排入庫任務的開始時間,如果所安排的任務與出庫任務存在沖突,再采用受影響工序平移法對受影響的出入庫任務進行平移調(diào)整。仿真實驗結果證明所設計的AH*算法求解問題的有效性。為更貼近實際分揀作業(yè)環(huán)境,考慮分揀過程中板件入庫到達時間的不確定性,研究一種動態(tài)環(huán)境下的自動分揀系統(tǒng)的出入庫聯(lián)合調(diào)度問題。為應對板件到達時間不確定性的干擾,以及及時響應板件到達所引發(fā)的緩沖區(qū)阻塞異常,采用一種基于變周期以及事件驅(qū)動的滾動窗口重調(diào)度方法,將動態(tài)調(diào)度問題分解為若干個確定性調(diào)度問題。在定義問題的重調(diào)度板件任務集合后,提出一種基于警戒線系數(shù)的出入庫重調(diào)度算法對劃分的確定性問題進行求解,仿真結果表明,高警戒線系數(shù)的出入庫重調(diào)度算法在調(diào)度性能以及調(diào)度的穩(wěn)定性上均有較好的表現(xiàn)�；趧討B(tài)出入庫聯(lián)合調(diào)度問題的研究成果,考慮固定警戒線系數(shù)的出入庫調(diào)度算法無法對狀態(tài)不斷變化的動態(tài)調(diào)度問題進行最優(yōu)求解,研究一種自適應調(diào)度問題。首先,綜合目前自適應調(diào)度問題的研究成果,提出一種基于強化學習的自適應調(diào)度算法,在定義了問題所對應的Q學習算法的狀態(tài)空間、獎賞函數(shù)、動作集合后,結合Q學習的自主學習特性,實現(xiàn)針對分揀系統(tǒng)不同的運行狀態(tài),選擇最合適的警戒線系數(shù)出入庫重調(diào)度算法進行求解。
【學位單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TS68;TP301.6
【部分圖文】：

第一章 緒論入庫完畢后，分揀機器人按照一定順序?qū)⑦@些板件從貨架中依次取出并放置上；最后，板件經(jīng)由合流移載機合流以及輸送帶傳送后，到達后方打包區(qū)完成裝處理。目前，常見的定制家具自動分揀系統(tǒng)布局如圖 1-2 所示，主要包括、分揀機器人、立體貨架以及相應的電氣控制設備，后方是負責包裝作業(yè)的打。與現(xiàn)代物流系統(tǒng)中的自動化立體倉庫的基本結構有很大的相似之處。開料 封邊 鉆孔 入庫暫存 出庫 分揀圖 1-1 作業(yè)流程圖Fig.1-1 Operation flow chart

c) 大規(guī)模板件數(shù)圖 2-3 各種規(guī)模板件數(shù)下目標值均值對比-3 Contrast of the mean value of the target value under the number of plates of various了進一步驗證算法在求解不同規(guī)模問題上的有效性，從時間耗費上進行較。表 2-4 給出了每個調(diào)度規(guī)則在不同規(guī)模板件數(shù)量和機器數(shù)量下的中運行時間。結果顯示，所有調(diào)度規(guī)則的 CPU 運行時間均隨著板件數(shù)規(guī)模，其中 H*調(diào)度算法相比較于其它組合規(guī)則算法運行時間較長，但都是在之內(nèi)。此外，從表中還可以發(fā)現(xiàn)，隨著機器規(guī)模的增大，所有調(diào)度規(guī)則的下降趨勢。合以上分析，本文所提 H*算法在求解的效果上要明顯好于其余調(diào)度規(guī)則數(shù)量的增加 H*算法的運行時間均是在可接受的范圍之內(nèi)，是所研究的出題的一種有效求解算法。表 2-4 啟發(fā)式算法的實例平均運行時間

為了直觀比較不同警戒線系數(shù)的重調(diào)度算法的求解性能差異，下面以折線圖的形式給出在不同訂單數(shù)、不同緩沖區(qū)容量以及不同重調(diào)度周期下，不同警戒線系數(shù)的重調(diào)度算法的求解性能差異，如圖 4-4 所示。a) O=5，B=5 b) O=5，B=10 c) O=5，B=15d) O=10，B=5 e) O=10，B=10 f) O=10，B=15
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本文編號：2837281