多层穿梭车自动仓储系统的货位分配方法
专利汇可以提供多层穿梭车自动仓储系统的货位分配方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种应用在多层穿梭车自动仓储系统的货位分配方法，该方法包括：首先根据货架和巷道数量生成系统的平面布置结构数据；然后对执行出库任务的穿梭车等待时间和提升机空闲时间进行分析，建立开环排队网络模型描述该系统，利用分解法分析穿梭车等待时间、提升机空闲时间与出入库作业时间的关系，确定穿梭车所服务的任务到达率越高的应安排在底层货位，相关性越高的货物应分到不同的层以保证能够同时有多个穿梭车服务。最后提出按品项相关性进行储区划分的原则，建立出库品项的相关性矩阵，并用蚁群 算法 对品项进行聚类，按照排队网络模型的分析结果对储区在二维平面组合排列从而实现货物的储位分配。通过本发明实施案例，能够有效减少穿梭车等待时间和提升机空闲时间，从而提高设备的利用率和配送中心吞吐量。，下面是多层穿梭车自动仓储系统的货位分配方法专利的具体信息内容。
1.一种应用于多层穿梭车自动仓储系统的货位分配方法，其特征在于所述的方法包括：
S1、将仓储环境中的货位信息、巷道信息、穿梭车配置数据存储至数据库中，生成仓库平面布置数据点；
S2、将提升机和穿梭车都看成服务机构，出库任务看作顾客，建立非乘积型排队网络模型，根据各个服务机构的关联性分解成多个子网络，独立分析子网络的输入到达率或服务率参数，进而再组合分析；利用两级开环排队网络分析货位分配与作业时间的关系，顾客到达率越高的顾客应该安排在层数越小的货位，相关性越高的顾客应该按照层数分开以保证能够同时有多辆车服务；
S3、在储位分配中考虑货物出库的相关性，建立品项之间的相关性矩阵，利用蚁群算法进行品项聚类求解，根据品项分组确定分区数量和形状；
S4、在单排货架二维平面内按照一定的原则将储区排列组合，储区内部储位随机存储，从而解决多层穿梭车自动仓储系统的储位动态分配优化问题。
2.根据权利要求1所述的货位分配方法，其中S2所述的非乘积型排队网络模型的求解方法，其特征在于：
1）将开环排队网络分为多个顾客到达过程服从泊松分布、服务时间服从一般分布、单一服务台的队列，即多个M/G/1队列；
2）计算各个服务机构的到达率、利用率和平均服务时间；
3）对于每一个服务机构，计算平均服务时间的变异系数；
4）每个服务机构的顾客到达间隔时间的变异系数；
5）计算每一个服务机构的平均队列长度和平均等待时间。
3.根据权利要求1所述的货位分配方法，其中S3所述的建立品项之间的相关性矩阵的方法，其特征在于：
1）对于任意两个品项 和 ，其出库数量分别为 和 ，其相应
出 库 任 务 到 达 的 时 刻 序 列 分 别 为 和
，假定 ；
2）按照 ，计算两
两品项的相关性；
3）根据两两品项的相关性构建品项间的相关性矩阵，对于同一品项而言，其相关性值设为零；
4）采用线性归一化的方法对数据进行处理，并建立归一化后的相关性矩阵。
4.根据权利要求3所述的货位分配方法，其中S3所述的蚁群算法，其特征在于：
1）假设所有货物都随机地分布在二维格或栅上面，每个货物之间的距离按照相关性公式进行计算；
2）设计若干个蚂蚁在二维网格上，并每次沿着随机方向移动一格，蚂蚁每移动一步后，没有负担的蚂蚁按照 概率捡起一个货物，有负担的蚂蚁则需
要基于 概率来放下所背负的货物，其中: 表示该
蚂蚁所能观察范围的货物局部密度， 表示拾起概率常数， 表示遗弃概率常数；
3）假设某时刻下该蚂蚁所在坐标 能观察的范围半径为 ，则面积为 的邻域内局部密度函数为： ，常量 确定两
个对象是否应该放在一起； 越大，则蚂蚁越容易放下对象，导致簇数减少； 越小，则蚂蚁越容易拾起对象，导致簇数增多；
4）基于蚁群的聚类算法，能够形成各式各样的簇形状，每一个簇可以看成一个集中多个品项的储区。
5.根据权利要求1所述的货位分配方法，其中S4的储区排列组合的方法，其特征在于：
1）总出库量越大的储区越靠近I/0站台；
2）储区间相似度高的两个储区，按照垂直方向排列，能够有效的利用多层穿梭车自动仓储系统的并行性；
3）储区间的总出库量差值越小的两个储区，按照对角线方向排列，出库量高的储区的层数越小，减少提升机空闲时间。
多层穿梭车自动仓储系统的货位分配方法
技术领域
背景技术
发明内容
S1、将仓储环境中的货位信息、巷道信息、穿梭车配置数据存储至数据库中，生成仓库平面布置数据点；
S2、将提升机和穿梭车都看成服务机构，出库任务看作顾客，建立非乘积型排队网络模型，根据各个服务机构的关联性分解成多个子网络，独立分析子网络的输入到达率或服务率参数，进而再组合分析；利用两级开环排队网络分析货位分配与作业时间的关系，顾客到达率越高的顾客应该安排在层数越小的货位，相关性越高的顾客应该按照层数分开以保证能够同时有多辆车服务；
S3、在储位分配中考虑货物出库的相关性，建立品项之间的相关性矩阵，利用蚁群算法进行品项聚类求解，根据品项分组确定分区数量和形状；
S4、在二维平面内即单排货架按照一定的原则将储区排列组合，储区内部储位随机存储，从而解决多层穿梭车自动仓储系统的储位动态分配优化问题。
2）计算各个服务机构的到达率、利用率和平均服务时间；
3）对于每一个服务机构，计算平均服务时间的变异系数；
4）每个服务机构的顾客到达间隔时间的变异系数；
5）计算每一个服务机构的平均队列长度和平均等待时间。
2）按照 ，计算两两
品项的相关性；
3）根据两两品项的相关性构建品项间的相关性矩阵，对于同一品项而言，其相关性值设为零；
4）采用线性归一化的方法对数据进行处理，并建立归一化后的相关性矩阵。
2）设计若干个蚂蚁在二维网格上，并每次沿着随机方向移动一格，蚂蚁每移动一步后，没有负担的蚂蚁按照 概率捡起一个货物，有负担的蚂蚁则需要
基于 概率来放下所背负的货物，其中: 表示该蚂
蚁所能观察范围的货物局部密度， 表示拾起概率常数， 表示遗弃概率常数；
3）假设某时刻下该蚂蚁所在坐标 能观察的范围半径为 ，则面积为 的邻域内局部密度函数为： ，常量 确定两个对象是否
应该放在一起； 越大，则蚂蚁越容易放下对象，导致簇数减少； 越小，则蚂蚁越容易拾起对象，导致簇数增多；
4）基于蚁群的聚类算法，能够形成各式各样的簇形状，每一个簇可以看成一个集中多个品项的储区。
2）储区间相似度高的两个储区，按照垂直方向排列，能够有效的利用多层穿梭车自动仓储系统的并行性；
3）储区间的总出库量差值越小的两个储区，按照对角线方向排列，出库量高的储区的层数越小，减少提升机空闲时间。
附图说明
具体实施方式
2、将提升机和穿梭车都被看成服务机构，出库任务被看作顾客，建立非乘积型排队网络（如图3所示）模型并进行求解；
3、按照出库货物之间的相关性，建立品项之间的相关性矩阵，利用蚁群聚类算法进行品项聚类求解，获得分区数量和形状；
4、在二维平面内（单排货架）按照一定的原则将储区排列组合，储区内部储位随机存储，从而解决多层穿梭车自动仓储系统的储位动态分配优化问题。
1）将开环排队网络分为多个顾客到达过程服从泊松分布、服务时间服从一般分布、单一服务台的队列，即多个M/G/1队列。
3）对于每一个服务机构，计算平均服务时间的变异系数。该变异系数与所服务节点的顾客种类和服务时间分布有关系。穿梭车由于只服务一个顾客类型，其变异系数只与服务时间分布有关，即为服务时间的标准差与期望的比值。而提升机则需要服务 种类型的顾客，其平均服务时间的变异系数：
；
4）计算每个服务机构的顾客到达间隔时间的变异系数 ；
（1）融合：此阶段将每个节点不同类型的顾客到达合并成一个总节点，并以到达率和顾客到达时间间隔的变异系数 来表示，表达式为：
其中： 和 分别表示 节点（ ）， 表示节 点
中顾客类型为 的到达时间间隔的变异系数。由于到达率服从泊松分布，到达间隔时间服从负指数分布，因此所有穿梭车所代表的节点该参数表示如下：
；
（2）流向：在此步骤中需要计算在每个节点中每种类型顾客的离开时间间隔的变异系数。所有类型的顾客接受完该节点处服务后，其离开时间间隔与其到达时间间隔变异系数、服务时间变异系数 和并行节点的个数 相关。
利用利特尔公式求解出穿梭车与提升机任务交接时的平均等待时间：
；
分析开环排队网络模型，在不考虑仓储系统物理特性（速度、加速度以及排列层数）的情况下，每条任务的平均作业时间与任务到达不同层的概率 、到达率 以及提升机调度服务申请的到达率 有着密切的关系：
1）对提升机而言，服务时间随着层数的增高而增加，因此应当把调度服务申请到达率越大的货物安排在层数越小的货位。
。
1）假设所有货物都随机地分布在二维格或栅上面，每个货物之间的“距离”按照相似度公式进行计算；
2）设计若干个蚂蚁在二维网格上，并每次沿着随机方向移动一格，蚂蚁每移动一步后，没有负担的蚂蚁按照 概率捡起一个货物，有负担的蚂蚁
则需要基于 概率来放下所背负的货物，其中: 表
示该蚂蚁所能观察范围的货物局部密度， 表示拾起概率常数， 表示遗弃概率常数；
3）假设某时刻下该蚂蚁所在坐标 能观察的范围半径为 ，则面积为 的邻域内局部密度函数为： ，常量 确定两个
货物是否应该放在一起。 越大，则蚂蚁越容易放下货物，导致簇数减少； 越小，则蚂蚁越容易拾起货物，导致簇数增多。
原则Ⅰ:总出库量越大的储区越靠近I/O站台；
原则Ⅱ：储区间相似度高的两个储区，按照垂直方向排列，能够有效的利用多层穿梭车自动仓储系统的并行性；
原则Ⅲ：储区间的总出库量差值越小的两个储区，按照对角线方向排列，出库量高的储区的层数越小，减少提升机空闲时间；
首先建立 的储区总量矩阵，对于第 个储区，储区总量值 为该簇内所有品项出库任务总数，从而建立储区总量矩阵 。
所有品项相关性值的平均差值，从而构建簇簇相似性矩阵。
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