基于DFAPetri网模型桥式起重车辆IWD优化调度,此文是一篇DFAPetri论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
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摘 要： 为了提高车间桥式起重车辆（OTC）运行的有效调度,实现最短运输时间目标,提出基于DFA?Petri网模型的OTC系统车辆IWD优化调度算法.首先,对OTC系统车辆的时间?序列模型进行描述,并利用Petri网模型方法来简化优化约束,利用有限自动机（DFA）方法实现OTC系统状态空间二进制输入的降维,降低模型复杂度；其次,构建基于DFA?Petri网的OTC系统车辆优化调度模型,并利用智能水滴算法（IWD）进行调度优化；最后,通过仿真实验,验证了所提模型在调度时间指标上的优势,体现了所提方法的车辆调度实时性.
关键词： 桥式起重车辆； 有限自动机； Petri网； 智能水滴算法
中图分类号： TN711?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）22?0110?06
Abstract： In order to improve the operation scheduling efficiency of overhead travelling cranes （OTCs） at the workshop and achieve the goal of the shortest transit time, the IWD optimization algorithm of the OTC system vehicle scheduling based on DFA?Petri net model is proposed. First, the time?series model of the OTC system vehicle is described, the Petri net model is used to simplify the optimization constraints, and the finite automaton is used to realize the dimensionality reduction of the binary input in OTC system state space, which can decrease the complexity of the model. Second, the vehicle optimization scheduling model of the OTC system based on DFA?Petri net is constructed, and the intelligent water drop algorithm is used to optimize the scheduling. The advantage of the proposed model in the scheduling time index was verified in the simulation experiment, which reflects the real?time performance of vehicle scheduling of the proposed method.
Keywords： overhead travelling crane； finite automaton； Petri net； intelligent water drop algorithm
0 引 言
在桥式起重车辆（Overhead Travelling Cranes,OTC）系统货物的加载/卸载位置会经常发生拥堵问题[1?2].拥挤会造成传输延迟和生产效率降低,因此很多研究都专注于OTC系统的调度问题优化,同时也关注导引车系统的自动化控制.此类问题的研究可分为三类[3?5]：操作方法的研究,如集分区制定和菌落优化；基于Petri网的离散事件模型方法研究；控制理论方法研究.
文献[6]研究了大型机场行李处理系统的车辆交通流目标编码问题,并基于离散时间状态空间模型将无冲突路由问题转化为线性规划（LP）问题.文献[7]研究每个OTC系统的时间序列行为,并将离散时间状态空间模型的同步调度和无冲突路由转化为二进制整数线性规划问题.文献[8]在文献[7]的研究基础上提出了一种基于MPC的调度方法,实现了比文献[7]更快的调度优化速度.
本文研究目标是从不同的角度对OTC系统优化问题进行简化,实现更快的优化效率.在OTC系统车辆的时间?序列模型研究基础上,利用Petri网模型[9]简化优化约束,然后利用有限自动机方法[10]实现OTC系统状态空间二进制输入的降维,降低模型复杂度,并基于智能水滴算法（Intelligent Water Drop algorithm,IWD）实现了OTC系统的模型优化[11].
1 时间?序列建模
本文考虑无向OTC系统的优化调度问题,该系统具有如下特征：OTC系统车辆为单轨运输线路,互不越界；存在轨道路口,即轨道交汇点.
此外,给出如下假设条件.在货物运输的开始阶段,OTC系统车辆从停车场出发,并且每个OTC车辆的速度是恒定的.系统的总运输时间定义为当所有OTC车辆到达指定区域的时间.所涉及的路由问题是根据运输任务找到合适的路径,以减少总的运输时间,并且具有FOUP位置加载/卸载功能.
无向OTC系统的时间序列建模方法如下.图1和图2为OTC系统模型[12],并介绍了OTC车辆的时序行为模型[ss等于1,2,等,S].其中[S]为OTC车辆数量,指数vs是OTC车辆识别号码.
图1给出的是OTC系统的弯道模型示例.在这种情况下,OTC系统的轨道分为22个部分.本文称这些部分为“链接[i]”,[i等于1,2,等,22].其中图1中的链接2,8,14和20为停车场.
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