密集存储系统建模与仿真

研究堆垛机与穿梭车结合式密集存储系统调度问题,可提高系统运行效率、降低成本。为符合存储系统实际运作情况且获得较准确的调度作业时间,考虑堆垛机与穿梭车在加速、减速过程中存在的加速度,对密集存储系统作业流程进行分析;并以订单处理时间最小为目标函数,建立密集存储系统调度作业数学模型。采用改进遗传算法,对该模型进行MATLAB编程求解并仿真。分别根据算例中三种不同任务量的订单,将优化前后订单的处理时间进行对比分析。结果表明,考虑加速度的调度时间数学模型及改进遗传算法可行有效,在一定程度上能够提高仓储运行效率。     

网络控制系统中任务与信息的优化调度

为了提高网络控制系统性能,解决网络控制系统中信息和任务相互约束的问题,设计了同时调度网络控制系统中任务与信息的算法.采用遗传算法优化调度序列,减小系统采样周期和端端延时,优化了系统整体性能.最终形成同步异构系统一个周期内的调度表,确定了系统每个子任务的执行时间和占用资源,解决了不同控制回路资源冲突问题和相同控制回路任务与信息执行顺序的约束问题,并且保证了每个子任务的实时性.仿真表明该算法是有效的.     

基于轨迹映射模型的天车多目标调度方法

为有效解决生产过程中的多天车调度问题,在统筹考虑天车任务初始态和时空约束等特征的基础上,提出一种全新的天车轨迹映射模型.结合传统差分进化方法,将库位分配规则和天车分配算法融合到调度算法的每一次迭代过程中以指导算法寻优.以最小化入库订单延迟成本和最小化出库订单等待成本作为评价指标,设计仿真试验并与经典多目标优化算法进行对比,验证了算法是有效可行的,进一步的数值试验表明了合理的调度规则可以有效提高天车调度性能.     

逆向物流订单分配排序优化研究

【目的】讨论了如何对订单合理分配实现货物的低成本及高效回收的问题,为作为闭环供应链逆向物流订单货物的高效回收提供可借鉴方法。【方法】通过对逆向物流车辆与货物订单分配问题的分析,利用现代排序论的思想和方法将逆向物流订单和车辆分别看作工件和机器,构建了逆向物流订单分配排序优化模型,设计了模型求解算法并做了算例模拟。【结果】算例模拟结果表明:所设计的模型及算法能够有效解决订单货物的高效回收。【结论】基于分支定界法的改进的FBLPT算法能够给出问题的最优解,对解决逆向物流订单分配排序优化问题有一定参考价值。     

逆向物流订单分配排序优化研究

【目的】讨论了如何对订单合理分配实现货物的低成本及高效回收的问题,为作为闭环供应链逆向物流订单货物的高效回收提供可借鉴方法。【方法】通过对逆向物流车辆与货物订单分配问题的分析,利用现代排序论的思想和方法将逆向物流订单和车辆分别看作工件和机器,构建了逆向物流订单分配排序优化模型,设计了模型求解算法并做了算例模拟。【结果】算例模拟结果表明:所设计的模型及算法能够有效解决订单货物的高效回收。【结论】基于分支定界法的改进的FBLPT算法能够给出问题的最优解,对解决逆向物流订单分配排序优化问题有一定参考价值。
     

鱼骨型布局拣货路径多车调度混合优化方法

针对一种新型非传统鱼骨型仓储布局模式,建立非传统鱼骨型布局结构中任意货物点之间的距离矩阵计算模型;考虑拣货小车载重约束条件,建立多车协同拣选调度优化模型;在传统遗传算法与粒子群算法结合的基础上,给出一种混合粒子群优化算法.为验证该算法的有效性,在不同订单规模情况下,将该算法与传统粒子群算法、遗传算法和多种群遗传算法进行比较,应用Matlab软件仿真分析,实验结果表明:该算法不但具有粒子群算法收敛快、耗时短的优点,还具备遗传算法寻优能力强的特点.     

基于无线射频识别技术的数字化物流仓储管理系统

当前基于B/S的数字化物流仓储管理系统设计方法,通过对系统的功能结构和业务流程的设计,和相关技术与开发工具完成该系统的实现,其中仓储管理系统运行能耗偏大,且运行效率低。为改善该种情况,提出一种基于无线射频识别技术的数字化物流仓储管理系统设计方法,以系统总结构为依据,将仓储管理系统网络拓扑结构划分为物理层次、网络层次、数据层次与应用层次,在物理层次中工作人员可利用手持设备迅速扫描电子标签,既可以提升系统运行效率,还能够降低系统运行能耗;在入库管理程序中采购部和供应商对货物的需求进行确定,利用物流把货物传输到仓库,并对货物进行清点;在出库管理程序中仓储管理系统确定货物货位,通过RFID阅读器采集出库的货物内部数据,使用搬运工具将拣出的货物传输给出库处,同时将数据处理的结果报给仓储管理体系;用户的管理模块中,主要是对用户登录与用户管理进行控制;库存的统计管理,即为对货物进行清理盘点。结果表明,该方法下的仓储管理系统不仅运行效率高,而且能耗低,可为数字化物流仓储领域的研究提供依据。     

基于多种群空间映射遗传算法的立体仓库储位优化

针对在自动化立体仓库中储位分配混乱及仓储效率低的问题, 提出一个通过多种群空间映射遗传算法求解的组合优化模型. 该方法对基本遗传算法进行改进, 对货物自身需求量、 货架重心及货物相关性这3个方向组成的目标函数进行整体寻优. MATLAB仿真实验结果表明, 该方法得到了较现有算法更优的结果, 3个目标函数值均有改善, 并且任务容量会影响改进方法的优化能力.     

自利Agent追捕联盟生成算法

多Agent合作追捕是多Agent系统研究的经典问题,在机器人等领域具有重要的应用前景。文章提出了面向任务的自利Agent联盟生成算法,该算法能同时处理多个不同类型的逃跑Agent的任务分配问题;因为追捕Agent和逃跑Agent速度相等,追捕联盟成员位置的分布十分关键,所以提出了基于贡献度的联盟成员选择策略;同时为了较好地体现追捕Agent的自利性,定义了需求度作为自利性的度量,解决了冲突协商且有利于资源的优化配置。通过与经典拍卖算法的比较表明,该算法显著提高了追捕成功率。     

仓储、物流与供应链管理研究新进展

仓储、物流与供应链管理相关理论与方法是支撑全球经济与商业活动快速发展的基石,因其本身理论上的复杂性与在实践中的高度实用性,受到国内外学者的持续关注.本文以仓储、物流与供应链管理理论以及这些方法面向实际问题时的运用难点作为研究对象,重点介绍了我们在仓储理论与优化方法(尤其是下一代紧致化仓储系统),以集装箱码头为典型背景的起重机调度及货物存取顺序优化,货物最小翻箱次数等一系列路径优化问题的求解方法以及以供应商管理库存系统为代表的供应链系统优化协调与控制等方面的研究进展.最后,结合物联网技术展望了在下一代仓储、物流与供应链管理领域中未来需深入探索的重点和方向.     

基于蚁群算法的电梯群控系统节能策略的优化研究

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求,属典型的组合优化问题,而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题．其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控．然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上,却忽略了电梯群的耗能问题．为实现节能的目标,建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型,并给出了优化方案和收敛的算法．模拟结果证明了算法的有效性．     

基于蚁群算法的电梯群控系统节能策略的优化研究

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求,属典型的组合优化问题,而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题.其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控.然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上,却忽略了电梯群的耗能问题.为实现节能的目标,建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型,并给出了优化方案和收敛的算法.模拟结果证明了算法的有效性.     

多载具式AS/RS货位分配建模与仿真

研究多载具式自动化立体仓库的货位分配问题,可提高系统运作效率,降低成本。对双载具和三载具两种设备配置下的货位分配问题进行分析,根据存储系统实际运作情况,考虑堆垛机在行走过程中的加速度,建立更符合实际的数学模型;考虑行程时间和货架稳定两个目标来建立货位分配数学模型,并采用改进遗传算法进行仿真求解。通过对不同任务量的订单进行仿真求解,对比遗传算法和改进遗传算法的偏离误差和平均偏差,验证了改进遗传算法可行有效。     

一种包含两级元数据服务器的机群文件系统

本文提出了一种两级元数据服务器机群文件系统,高级元服务器实现任务分配功能,依据与二级元服务器性能最密切相关的负载信息将任务快速分配给二级元服务器,同时在存储文件时,提出了一种文件热量模型,能正确反映各存储节点I/O流量和存储量的方法,并依据文件热量值对待存文件进行了合理的分配存储。实验结果表明,本策略提高了系统的性能,缩短了任务执行时间,取得了较好的效果。     

Load-Balance Policy in Two Level-Cluster File System

In this paper, we explored a load-balancing algorithm in a cluster file system contains two levels of metadata-server, primary-level server quickly distributestasks to second-level servers depending on the closest load-balancing information. At the same time, we explored a method which accurately reflect I/O traffic and storage of storage-node： computing the heat-value of file, according to which we realized a more logical storage allocation. According to the experiment result, we conclude that this new algorithm shortens the executing time of tasks and improves the system performance compared with other load algorithm.     

大规模网络最短路径算法的优化及实现

求解大规模复杂网络的最短路径问题由于其计算速度慢、需耗费的存储空间大,是与地理信息相关的应用系统经常遇到的瓶颈问题．在深入分析各种常用最短路径算法基础上,基于经典Dijkstra算法,从时间和空间优化角度,实现一种计算任意2点间最短路径的优化算法．初步实验表明,优化后的算法在处理大规模复杂网络的最短路径问题时比经典Dijkstra算法在计算时间上缩短了80％,在耗费的存储空间上减少了将近一倍．     

一种基于智能网络磁盘存储系统的任务调度算法

智能网络磁盘(IND)存储系统现有的调度算法虽然使任务加权总完成时间最优，但是会导致大量任务长期得不到执行而引起“饥饿”现象。针对这个问题，本文提出了一种可控制调度算法 (CSA, Controlled Scheduling Algorithm)，把任务划分成步骤链并根据步骤链的执行时间及权重计算出 因子，在选择未执行步骤链时综合考虑 因子的大小与 因子所在任务的已执行时间。实验结果证明，CSA使加权总完成时间与IND现有算法相当，任务的平均周转时间及短任务的完成时间均优于IND现有算法，可以消除“饥饿”现象，较好地兼顾效益性和公平性原则。     

改进的遗传算法在电梯群控中应用

针对乘客候梯时间，乘梯时间，拥挤度和电梯系统运行能耗等多个目标优化的电梯群问题，给出一个改进的遗传算法。该算法在选择，交叉，变异操作时，采用首位存在最优个体，在生成初始种群时采用模糊生成其中一个解的方法。并把改进的遗传算法应用到实际电梯群控中，数值结果表示该方法是有效的，可行的。     

基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.