《仓储物流优化研究的国内外文献综述》2500字

仓储物流优化研究的国内外文献综述1国外研究现状国外的仓储物流机器人调度研究从20世纪80年代开始兴起[4-7]，最初对于任务调度问题的求解，学者们认为可以将调度问题抽象成数学模型，通过数学模型对其进行描述，而后采用分支定界整数规划及混合整数规划来求解。Toshiyuki等[8]将无冲突路径规划和仓储物流机器人分派问题描述为整数规划问题通过精确求解的方式进行求解。Meersmans等[9]采用分支界定法与定向搜索算法求解自动化集装箱码头不同类型物料处理设备的集成调度问题。Bilge等[10]将柔性制造系统(FlexibleManufacturingSystem,FMS)中制造系统中的机器调度问题和物料搬运中涉及到的AGV调度问题结合起来考虑，而后将这个混合问题表述成一个混合整数规划问题，对于这个非线性的混合整数规划问题，通过数学精确求解的方式求解。以上两位学者都使用了数学精确求解的方式求解整数规划问题，这种求解方法虽然一定可以获得全局最优解，但只限于解决小规模调度问题，随着问题规模的增大，数学精确求解的计算量成指数倍增长，求解问题也就变得毫无可能。相比精确求解法，启发式算法则有其独特的优势。启发式规则的建立是运用启发式算法的基础，Egbelu等[13]整理了在作业车间中产生的调度问题中涉及到的启发式规则，这些规则包括运行时间最长/短、运送距离最长/短、队列中剩余输出空间最小/大、AGV闲置时间最短/长和最近/远AGV等，最终得出这些规则对系统作业性能的影响。Jawahar等[14]则提出一种启发式算法，他们研究生产过程中AGV调度系统运行和生产过程结合起来的问题，该启发式算法采用操作时间、运输时间等AGV分派的相关因素来解决指派冲突。Sabuncuoglu等[15]研究了柔性制造系统在交货期不同时AGV调度规则的变化对机床工件调度会产生何种影响。Singh等[16]探究使用仿真模拟的方式解决调度问题，他们的研究采用自定义的调度规则，评估了进行物料分配的AGV调度问题中物料分配效率和均匀性的仿真性能。Kim等[17]对启发式规则提出了他们的观点——一种多属性指标加权法，这种方法在解决考虑AGV空载路程和工件等待时间这两项因素为主要因素时，被证明为有效的。Ulusoy等[18]则认为柔性制造系统包含AGV调度问题，也就是将柔性制造系统看作机床调度和AGV调度2个子问题，采用迭代启发式方法结合滑动时间窗进行处理。还有一些学者则是采用建模与仿真方法进行求解。Cenk等[19]同样认为柔性制造系统包含AGV调度问题和柔性机床，通过建立智能柔性制造系统对柔性机床和AGV进行同时在线调度。Nishi等[20]采用时间Petri网分解方法进行AGV调度与无冲突路径规划。而Giglio等[21]则将AGV的管理权分派给一个新的混合系统，这个系统由Petri网和多Agent系统共同组成，其中Petri网主要描述路径，AGV行为和车间中的其他资源相互之间的关系，行为决策则由Agent系统负责。Yim等[22]针对柔性制造系统结合Petri网建立模型，将AGV的分派系统联合Petri网共同控制AGV指派。采用模拟方法研究不同AGV分派规则对FMS运行的影响。Olatunde等[23]采用时间有色Petri网(TimedColouredPetriNet，TCPN)和混合启发式搜索方法求解机床和AGV同时调度问题。Mousavi等[24-25]针对多目标AGV调度问题，对求解结果采用Flexsim仿真软件进行验证。Viharos等[26]采用离散事件仿真方法对机器人装配系统中每台工作站的装配工序和AGV进行调度控制，使总的制造时间最短。2国内研究现状国内关于仓储物流机器人调度问题相关研究比国外要晚近30年[3]。国内学者对于精确求解法，排队论法等传统分析方法研究较少，马越汇等[27]采用混合整数规划模型研究自动化集装箱码头在考虑交通拥堵等不确定情况下的AGV调度与配置问题。霍凯歌等[28-29]将自动化集装箱码头多载AGV调度问题描述为混合整数规划模型，并使用数学精确求解的方法求解。管贤平等[30]研究提出一种多属性任务调度方法，这种任务调度方法能动态调整权值，且可以避免调度目标发生锁死现象。肖海宁等[31]在管贤平等人研究的基础上增加在线实时调度的要素，提出柔性制造系统中AGV在线实时多属性任务调度的方法，此方法通过启发式调度规则有效防止系统锁死的发生。黄一钧[32]建立排队论模型，以最小总成本为目标，求解AGV的最佳数量配置问题。金芳等[33]采用逗留时间和平均等待长度为指标，建立基于启发式规则的调度算法，用于解决AGV调度中出现的N/M/1排队模型。对于建模与仿真方法，国内学者则有大量的研究，桑泽磊[34]运用合同网协议下的协商机制，建立以Agent系统为基础的信息平台，用以车间内的AGV调度，该平台的鲁棒性和柔性较好，且能对环境扰动及时做出响应，调度效率较高。经建峰[35]则提出多AGV调度中，AGV相互之间自主交流的协商机制，给出各个AGV之间出现冲突时，解决冲突的途径，进而建立一种分布式的AGV调度系统。李晓萌等[36]基于Agent系统结合协作学习、多级决策理论提出一套独特的动态分布式调度策略，用以解决任务调度中多AGV的调度问题。任小龙[37]针对FMS中工件加工和AGV运送物料同步调度问题，以Petri网为基础建立相关模型，用以研究任务调度，寻求更优的AGV分派、规划策略。李国飞[38]则以Petri网为基础提出二次变迁Petri网分解方法，这种方法等价于将Petri网模型拆分成多个子网，每个子网对应不同的AGV，同时为多个AGV求解不同时刻下Petri网变迁激活的顺序，以获得整体最优路径问题。柯冉绚等[39]基于Netlog软件针对自动化集装箱码头建模并进行仿真模拟获得车道数、岸桥与AGV的最佳配比。李军涛等[40]通过比较交叉环单向循环搬运系统在制定不同的调度规则时AGV的搬运效率，运用仿真模拟手段，找出更为优质的调度规则。杨武平[41]对工件派工规则和AGV调度这两个问题形成的类组合策略优化问题进行了研究，在模具智能车间背景下，通过Plant-Simulation求解了该问题。韩晓龙[42]采用em-plant建立仿真模型对自动化集装箱港口中AGV数量配置及任务调度策略进行分析，提出了有效的解决方案。对于仓储物流机器人调度问题而言，往往只用一类方法是很难解决实际问题的，虽然我们可以从仿真模拟实验中建立的实际情况模型模拟现实中的情况，方便求解，但却很难从仿真实验中寻找到一般性规律；而传统分析法容易发现规律，但却难以求解。因此，对实际调度问题的研究，通常是先用传统分析法寻求一般规律，再根据规律进行仿