基于遺傳算法的工廠AGV路徑優(yōu)化研究

　　黨宏社，孫心妍（陜西科技大學電氣與控制工程學院，陜西?西安?710021）

　　摘?要：針對工廠AGV行駛路徑復雜、應用局限性等問題，以AGV配送物料行駛路徑最短為目標，采用遺傳算法進行AGV路徑規(guī)劃，并加入物料類型選擇的循環(huán)套，通過多次實驗確定最合理的控制參數(shù)，從而產生AGV運輸多種類型物料的最優(yōu)路徑結果。使用Matlab軟件對算法進行仿真，結果表明：該算法是有效的，能夠直接實現(xiàn)AGV在運輸多種類型物料時所產生的不同種路徑的優(yōu)化。

　　關鍵詞：自動導引車；路徑規(guī)劃；遺傳算法

　　０ 引言

　　隨著社會生產技術的發(fā)展和自動化程度的提高，很多工廠為了提升運輸工作效率，引入了自動導引小車AGV（Automatic Guided Vehicle）進行物流運輸。據(jù)相關資料統(tǒng)計，在制造業(yè)中不足 5% 的時間用于加工裝配，而超過 95% 的時間用于物流配送，因此物料的及時準確供應直接關系到生產線的流暢性 ^[1-2] 。節(jié)約車間生產成本，減少物料運輸時間，提升單臺AGV搬運效率，一直以來AGV的路徑規(guī)劃問題，即尋找AGV的最優(yōu)路徑是工廠所關注的焦點。

　　目前國內外很多學者都對于AGV的路徑規(guī)劃問題做了相應的研究。遺傳算法是模仿自然界生物進化機制發(fā)展起來的隨機全局搜索優(yōu)化方法，具有算法效率高、魯棒性強、可實現(xiàn)并行搜索等特點 ^[3] ，被廣泛用于解決路徑規(guī)劃等領域的問題。G.Jeon ^[4] 和William ^[5] 等人用混合遺傳算法求解車輛路徑規(guī)劃問題；李青欣 ^[6] 進行了AGV路徑規(guī)劃的遺傳算法研究，根據(jù)運行環(huán)境信息復雜度和數(shù)量的不同分別分析了幾種不同類型的路徑規(guī)劃。

　　當前國內外學者在AGV的路徑規(guī)劃問題上取得了諸多成果，但是實際的工廠生產情況多變，機器所需的物料并不相同，因而AGV的運輸路徑也有差異。多類型物料的運輸與AGV路徑的優(yōu)化相結合的研究目前并不多見也不夠完善。

　　針對遺傳算法解決路徑規(guī)劃問題時只能完成單任務、實現(xiàn)單次運輸路徑規(guī)劃的不足，為提升規(guī)劃效率，擴大應用面，本文在路徑規(guī)劃以前，加入對于物料的選擇情況，構建路徑規(guī)劃數(shù)學模型，設計遺傳算法并進行數(shù)據(jù)仿真，一次得到AGV運輸多種物料的行駛路徑。仿真結果表明本文提出的基于遺傳算法的AGV路徑規(guī)劃方案對于解決此類運輸問題是有效的。

　　1 工廠AGV路徑規(guī)劃的模型

　　1.1 問題描述

　　某工廠的AGV運輸物料模型一般可以描述為：工廠的生產車間共有20臺工作機器，需要5種物料，當AGV運輸不同物料時，途經的機器坐標和數(shù)量不同，行駛路徑有很多種。本文將研究如何運用遺傳算法高效直接的產生AGV運輸多種物料時的不同路徑優(yōu)化結果。鑒于AGV運輸物料的過程比較復雜，且為了便于本文的模型建立及研究，現(xiàn)做如下規(guī)定和假設：

　　1）單臺AGV只可運輸一種物料；

　　2）AGV初始位置均在物料配送中心；

　　3）AGV行駛路徑是指從物料配送中心坐標為起點，途經所有需要此種類型物料的機器，最后回到起點；

　　4）單臺AGV的運輸量可以滿足全部機器所需的特定類型物料量。

　　1.2 模型的建立

　　為了使AGV完成物料配送任務的路徑最優(yōu)，建立如下數(shù)學模型：

　　其中 min L 表示一種行駛路徑的最短路徑距離，D( i,i+1) 表示從第 i 臺工作機器到第 i+1 臺工作機器的距離。

　　2 遺傳算法的流程

　　本文采用遺傳算法進行路徑的優(yōu)化。算法的具體流程圖如下圖1所示：

　　3基于遺傳算法的AGV路徑優(yōu)化

　　本文采用遺傳算法進行工廠AGV路徑優(yōu)化的研究。

　　3.1 參數(shù)編碼

　　本文中，選擇采用直接反映AGV行駛路徑的整數(shù)編碼方法 ^[7] ，工廠車間共有20臺機器，機器序號為{1，2，3??20}，則編碼位串為：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 13 14 15 16 17 18 19 20，表示對機器采用升序方法訪問行駛路線。若編碼位串為：20 19 18 17 16 1514 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1，則表示按降序方法訪問行駛路線。如下圖2所示，假設編碼位串為：1 3 57 9 10，則表示按照特定順序“1-3-5-7-9-10”依此訪問每個機器，每種行駛路徑就對應一條染色體。

　　采用1-N的數(shù)字隨機排列的方式進行編碼，可以省去解碼環(huán)節(jié)，提高了算法的運行效率，其中一條染色體就代表AGV在車間內運輸物料的一種行駛路徑。

　　3.2 初始群體的設定

　　本文中考慮一般情況下，在編碼空間內均勻采樣，對于 N 臺工作機器，隨機生成一定數(shù)目的個體（一般為機器數(shù)量的2倍，即2 N ），每個個體代表AGV運輸特定類型物料的路線。傳統(tǒng)的算法解決路徑規(guī)劃問題時，初始群體都是固定值，算法只產生適用一種情況的最優(yōu)路徑，本文在算法的前端加入了物料類型選擇的循環(huán)套。當AGV運輸A、B、C、D、E這５種不同類型的物料時，初始群體的規(guī)模也不相同，具體數(shù)值如下表所示：

　　本文在Matlab中使用randperm(N)產生一個1*N的矩陣（N為工作機器數(shù)量）為一個隨機路徑。利用2N*N矩陣存儲2N個隨機群體作為初始群體。

　　3.3 適應度函數(shù)的設計

　　適應度函數(shù)的建立是遺傳算法收斂性和穩(wěn)定性的重要影響因素 ^[8] ，本文中， D(i,j) 代表機器i和機器 j 之間的距離為

　　每個染色體（即N臺機器的隨機排列）的總距離也可以計算出來，因為好的路徑是距離短的，因此選擇將每個隨機全排列的總距離的倒數(shù)作為適應度函數(shù)，即總距離越短，則適應度越好，滿足要求。

　　3.4 遺傳操作的設計

　　遺傳操作是遺傳算法的精髓，標準遺傳算法的算子一般包括選擇、交叉和變異3種基本形式。

　　3.4.1 選擇操作

　　本文中采用適應值比例選擇的方法，通常采用輪盤賭方式實現(xiàn)。

　　對于給定的規(guī)模為n的群體，

　　個體 a_j ∈p的適應值為f ( a_j)，其被選擇的概率為：

　　選擇過程體現(xiàn)了自然界生物進化過程中“適者生存”的思想，并且能夠確保適應度強的優(yōu)良基因遺傳到下一代的個體。

　　3.4.2 交叉操作

　　本文中，假設隨機選擇兩個已經被復制的個體分別為：A=3 5 7 4 9，B=4 6 2 8 5，確定交叉點，A=35｜7 4 9，B=4 6｜2 8 5，在對應位置交換基因片段，同時保證每個個體依然是1-N的隨機排列，防止進入局部收斂，交叉過程后則產生=4 6 7 4 9，=3 5 2 8 5兩個新個體。

　　3.4.3 變異操作

　　本文中，在已經被選擇的個體中，隨機選取1個個體，同時隨機選取個體的兩個基因進行交換，實現(xiàn)變異操作。假設隨機選取個體A=3 5 7 6 2 8 9 ，選取該個體上的“3”“7“兩個基因進行位置互換，可以得到新的個體=7 5 3 6 2 8 9。通過變異操作，可增加種群的多樣性，有效地防止了遺傳算法過早的收斂，出現(xiàn)“早熟”現(xiàn)象。

　　3.5 控制參數(shù)的設定以及循環(huán)終止條件

　　遺傳算法中關鍵的參數(shù)為：交叉概率、變異概率和迭代次數(shù)C。交叉概率控制著交叉算子的應用頻率，變異操作是保持群體多樣性的最有效手段，迭代次數(shù)決定了遺傳操作的執(zhí)行次數(shù)。為了確保參數(shù)設置的有效性和合理性，做了如下實驗。

　　3.5.1 交叉概率

　　選擇將AGV運輸C類物料的路徑作為研究對象，遍歷機器數(shù)目為N=13，AGV行駛路徑個數(shù)也即群體規(guī)模為2N=26，迭代次數(shù)C為50次，設定變異概率，改變交叉概率的數(shù)值，每種情況實驗15次，求出不同數(shù)值下的平均路徑長度，發(fā)現(xiàn)當交叉概率時，平均路徑長度最短。因此，本文中遺傳算法的交叉概率取值為0.6為宜。

　　3.5.2 變異概率

　　遍歷機器數(shù)目、AGV行駛路徑個數(shù)、迭代次數(shù)保持不變，設定交叉概率，改變交叉概率的數(shù)值，每種情況實驗15次，求出不同數(shù)值下的平均路徑長度。發(fā)現(xiàn)當變異概率時，平均路徑長度最短。因此，本文中遺傳算法的變異概率取值為0.08為宜。

　　3.5.3 迭代次數(shù)

　　本文將AGV運輸不同類型的物料時算法迭代次數(shù)設為不同的值，當遍歷機器數(shù)目為N時，迭代次數(shù)C為4N，從而提高了算法的運行效率。

　　3.5.4 循環(huán)終止條件

　　本文迭代終止條件連續(xù)4代最優(yōu)解不發(fā)生變化則迭代停止，輸出最優(yōu)解。

　　４ 實驗仿真與結果分析

　　在Matlab2016環(huán)境下運用改進后的遺傳算法進行路徑的優(yōu)化，可以一次性得到AGV分別運輸車間要求的5種物料時的優(yōu)化路徑，仿真結果如下圖3所示：

　　如圖所示，本文提出的算法，可以直接給出AGV運輸５種物料時的路徑優(yōu)化結果，根據(jù)圖3的仿真圖形可以直觀看出，在給定AGV必須經過的固定機器坐標后，隨機產生的AGV行駛路徑比較復雜，并且路徑過長，浪費了時間成本，不能在個別機器缺料時盡快進行物料補給，間接地降低了車間機器的生產效率；而經過遺傳算法優(yōu)化后的路徑較短，路線簡明，大大節(jié)約了運輸時間，能更加高效地為車間工作機器提供物料運輸服務。

　　５ 結論

　　針對工廠AGV的行駛路徑問題，本文在路徑優(yōu)化操作前加入物料類型的選擇循環(huán)套，針對不同的群體規(guī)模設定相應的迭代次數(shù)，并通過實驗數(shù)據(jù)選擇優(yōu)化效果最佳的控制參數(shù)，最后進行了數(shù)據(jù)的仿真驗證，證明了該算法的有效性。本文的研究成果擴大了遺傳算法解決類似路徑規(guī)劃問題的應用面。對于工廠的實際生產情況來講，本文的研究成果可以提高車間的生產效率，進而提升工廠經濟效益。

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　　本文來源于科技期刊《電子產品世界》2020年第01期第48頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。