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  • 在柔性作业车间调度问题的基础上,考虑多台搬运机器人执行不同工序在不同机床之间的搬运,形成柔性机器人作业车间调度问题,提出混合蚁群算法。用改进析取图对问题进行描述,使用混合选择策略、自适应伪随机比例规则...
  • 机器人制造单元是智能制造系统的主要载体,研究机器人制造单元的生产调度问题对于提高智能制造系统的...最后,进行数值实验,结果证明,针对带批处理机的机器人制造单元调度问题,差分进化算法能缩短完工时间,得到更好的解.
  • 针对混流生产阻塞机器人制造单元调度问题,给出了可行机器人运动插入法,构建可行解。依据可行机器人运动插入法,提出双层过滤变宽度束搜索算法进行求解。搜索过程利用局部评价函数和全局评价函数对节点进行两次择优...
  • 针对排序依赖转换时间的两机器机器人制造单元调度问题的NP难特性,设计了变邻域搜索算法求解。为了加快算法收敛速度,设计了工件阻塞时间最小化生成初始解;为了搜索到更好解,分析了算法的参数取值。通过随机产生算...
  • 为了提高混流装配线物料配送效率并降低送料能耗和成本,引入新型线边集成...最后,通过规则测试和算法对比,验证了协同送料调度在降低送料机器人数量和能耗方面的优势,以及拆分和修复规则、扰动策略等对提高解质量的作用.
  • 寻觅资深运筹调度算法、组合导航算法大佬,base北京 职位一(geek+) 根据WMS和机器人管理系统的业务需求,抽象并开发算法模块并不断优化业务指标 参与智能化业务解决方案的设计与实现,代替人工决策 设计业务自动...

    寻觅资深运筹调度算法、组合导航算法大佬,base北京

    职位一(geek+)

    1. 根据WMS和机器人管理系统的业务需求,抽象并开发算法模块并不断优化业务指标
    2. 参与智能化业务解决方案的设计与实现,代替人工决策
    3. 设计业务自动化执行模型,减少业务系统的人工干预。自动收集生产环境线上监控数据,根据数据反馈自动更新算法参数

    任职资格:

    1. 计算机、数学、工业工程、运筹学、物流等相关专业本科及以上学历
    2. 算法、模型基础知识扎实、有机器学习、运筹学等背景优先考虑
    3. 熟练使用Java进行开发,了解Python
    4. 有Matlab仿真平台开发经验优先
    5. 有Spark ML等分布式算法开发经验优先
    6. 有很好的逻辑思维能力、主动学习、乐于分享

    职位二(face++)
    (1)
    1、参与机器人物流仓储相关算法的设计与开发,包括但不限于机器人路径优化、仓库库位优化、销量预测,以数据驱动的方式优化仓储生产效率;
    2、参与仓储模拟系统模型的设计、架构与开发。

    任职资格:
    1、计算机/控制/EE/数学等相关专业本科及以上学历;
    2、优秀的算法/模型基础;
    3、扎实的数学基础,包括概率/统计/代数/优化等;
    4、良好的C++/Python等工程实现能力;
    5、思维严谨,逻辑清晰,吃苦耐劳;自驱、乐观、团队合作精神;

    加分项:
    1、有深度学习/强化学习/数据挖掘/社会科学等背景优先考虑;
    2、在机器学习、人工智能、数据挖掘相关领域顶级会议如 NIPS / ICML / ICLR / CVPR / ICCV / AAAI / KDD / ICDE / ACL / WWW 等发表论文者优先考虑;
    3、ICPC / CCPC Regional 金牌及以上优先考虑;
    4、有过大型项目经历者优先考虑。
    (2)
    工作职责:
    1.负责 IMU、里程计等传感器的误差特性分析及标定补偿;
    2.针对不同传感器特点进行误差建模,能对滤波过程做出优化设计;
    3.使用消费级 IMU、里程计、视觉、激光等传感器进行多传感器融合算法的研究、仿真及实现;

    任职资格:
    1.有良好的算法和数学基础;
    2.熟悉 Matlab, C/C++语言,熟悉 ROS 和 Ubuntu 环境下软件开发;
    3.熟悉基于 IMU 及里程计的 DR 算法;
    4.熟悉捷联惯性导航算法,能够使用 IMU 进行位置姿态解算;
    5.具备惯性器件补偿算法、导航算法、Kalman 滤波算法等方面的科研或者项目经验者优先;

    有符合条件的朋友们,加我wx:levylina,请备注一下来源“来自CSDN”,
    THX

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  • 本文的主要贡献是引入并结合了量化通信和区间算术方法,在把系统不确定因素纳入考虑的同时,以较低的通信负载,对有着独立目标的多机器人系统实现了调度和控制,并以四机器人的路口调度问题为例验证了这一算法的有效...
  • 夜光精讲 Opentcs 三大算法(十三)调度算法

    千次阅读 热门讨论 2019-05-21 09:02:13
    夜光序言: 达到重要目标有二个途径——势力与毅力,势力...1.整个系统是协同交互的,但机器人各自相互独立,不需要依靠其他机器人去完成自己的任务,但他们可以共同去完成一个客户的大订单order。 2....

    夜光序言:

     

     

    达到重要目标有二个途径——势力与毅力,势力只是少数人所有,但坚韧不拔的毅力则多数人均可拥有。它沉默的力量随着时间发展而至无可抵抗。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    正文:

     

    中心系统控制约束条件


    1.整个系统是协同交互的,但机器人各自相互独立,不需要依靠其他机器人去完成自己的任务,但他们可以共同去完成一个客户的大订单order。
    2.仓库中AGV的数目限制:一般小于仓库点的个数,此系统要求不能多于允许停靠的站点数目(过道和特殊点不能停靠)。
    3.控制中心存储所有资源占用情况,资源的状态有3类:可用,不可用和被预定。


     

    调度决策控制实现流程


    本文通过优化资源配置,将冲突拥堵发生区域缩减控制到Bund le区中,通过决策机制对该区域进行资源锁的控制调度:

    (1)AGV向控制中心申请资源。


    (2)控制中心维护一个申请同一资源的车辆的集合表(进行优先级顺序排列)。


    (3)当Bundle区未存在车辆时,分配资源给优先级最高的小车,其他车辆排队等待。



    (4)小车驶入Bundle区,扫描Bundle区内当前占用点,将该点状态修改为"已被占用’’,给资源上锁。


    (5)小车驶离Bundle区,释放资源(释放锁)。

    (6)跳转至流程(3),直至所有车辆均通行完毕。
     

    /*
     * Copyright (c) The openTCS Authors.
     *
     * This program is free software and subject to the MIT license. (For details,
     * see the licensing information (LICENSE.txt) you should have received with
     * this copy of the software.)
     */
    package org.opentcs.strategies.basic.routing.jgrapht;
    
    import javax.annotation.Nonnull;
    import javax.inject.Inject;
    import org.jgrapht.Graph;
    import org.jgrapht.alg.interfaces.AStarAdmissibleHeuristic;
    import org.jgrapht.alg.interfaces.ShortestPathAlgorithm;
    import org.jgrapht.alg.shortestpath.AStarShortestPath;
    import org.jgrapht.alg.shortestpath.BidirectionalDijkstraShortestPath;
    import org.jgrapht.alg.shortestpath.DijkstraShortestPath;
    import org.opentcs.components.kernel.services.TCSObjectService;
    
    /**
     *
     * @author  Genius夜光
     */
    public class AstarPointRouterFactory extends AbstractPointRouterFactory {
    
        /**
         * Creates a new instance.
         *
         * @param objectService The object service providing model data.
         * @param mapper Maps the plant model to a graph.
         */
        @Inject
        public AstarPointRouterFactory(@Nonnull TCSObjectService objectService,
                                       @Nonnull ModelGraphMapper mapper) {
            super(objectService, mapper);
        }
    
        @Override
        protected ShortestPathAlgorithm<String, ModelEdge> createShortestPathAlgorithm(
                Graph<String, ModelEdge> graph) {
    
            return new DijkstraShortestPath<>(graph);
            // return new AStarShortestPath<>(graph);
    
        }
    
    }

     

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  • 这是Typescript中具有网络访问权限的自动交易机器人!它允许用户非常快速,轻松地运行算法以及创建和部署新算法。它允许纸质交易以及实时交易(实时等待批准)。 这仅仅是个开始,但我对这个回购协议的愿景如下: ...
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  • 简介:随着互联网和电子商务的发展以及全球化的...由于在工业界的广泛应用与进一步智能化生产的思考,机器人集群调度成为了多智能体系统(Multi-agent System)学术研究中的一个新兴研究方向,其核心问题是如何调度...

    简介: 随着互联网和电子商务的发展以及全球化的不断加速,中国产业持续升级,人工智能与机器人集群逐步被应用于制造业与物流供应链产业中。机器人集群的主要目的是与人协同合作,将人从沉重的重体力搬运任务中解放出来,专注于更精细的操作当中。由于在工业界的广泛应用与进一步智能化生产的思考,机器人集群调度成为了多智能体系统(Multi-agent System)学术研究中的一个新兴研究方向,其核心问题是如何调度机器人执行合适的任务并规划高效的路径,使得系统整体效率最优。

     

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    image.png

    前言

    与传统工业优化不同,多智能体系统中每个机器人互相替代性很强,流程是非线性的,导致系统效率很难直接建模。一般通过调整任务分配与移动路径,优化总任务距离来间接逼近系统效率。但我们在实践中发现,任务距离与系统效率并不强相关。由于成本的限制,机器人数量往往是有限的,当针对任务距离进行优化时,会导致部分作业人员过于繁忙,而部分作业人员无事可做的问题。

    因此我们结合了菜鸟柔性自动化实验室在多智能体系统的实践与反思,于论文《Idle Time Optimization for Target Assignment and Path Finding in Sortation Centers》中提出了基于工作站空闲时间的优化模型,关注如何最大化人的能力,从而推动整个系统达到更高的效率。我们对工作站的工作时间进行了离散化切分,模拟了机器人排队与等待的情况,并通过一套统一的网络流模型获得机器人与工作站的分配策略,以及机器人集群的路径规划,提升了系统产能。

    论文地址:https://aaai.org/Papers/AAAI/2020GB/AAAI-KouN.3001.pdf

    应用场景

    基于多智能体集群的自动化技术方案的兴起和发展,促进了现代物流业的发展和全球化,代表着物流与供应链行业未来的一个主要方向。在阿里巴巴旗下菜鸟网络以及其合作伙伴的仓储和分拨中心有着成百上千的机器人在工作,实现包裹高效安全的到达用户手上。

     

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    图 1 机器人集群在分拨中心进行包裹分拨

    图 1 是一个机器人分拨中心,几百个机器人在快速的把大量的包裹根据城市分拨,帮助干线物流网络更高效的运输包裹。机器人分拨中心的核心是三部分:工作站(Station),机器人(Agent)以及道口(Sorting Bin)。机器人会自动行驶到工作站领取包裹,通过自动扫码,然后再将包裹运输到对应的目的地道口,此时机器人会将包裹投进道口,从而完成包裹分拨。如何让这几百个机器人高效的运转,使得包裹可以更加快速的到达用户手中。这里要值得思考的是,一般性的会认为让这些机器人总的行驶路线最短就会使得整个分拨中心的效率最高。然而并不是这样,我们会看输入和输出,输入是所有的包裹,输出是各个道口中的包裹。受限于大量的包裹以及有限的机器人,仅仅是去优化路线最短并不能最大产出,这样就会存在部分工作站机器人排队而另一些工作站缺乏机器人的情况,在输入部分就已经限制了整个系统的产能。所以我们的目标是最小化所有工作站的空闲时间,来达到最大化系统产能的目的。下面会介绍如何建模来解决最小化空闲时间的问题。

    问题建模

    我们将上图机器人分拨中心模式进行抽象成如下图 2 所示,这样可以方便的引入多智能体路径规划的研究,其中核心三要素分别是橙色的工作站,绿色的机器人以及蓝色的道口。

     

    image.png

     

    图 2 分拨过程,橙色节点为工作站,绿色节点是机器人,蓝色节点为分拨道口(每个道口对应了一个目的地结合)

    要完成最小化工作站空闲时间,其核心是解决两个问题:

    1. 每个机器人去哪个工作站接包裹,即任务分配(Task Assignment)问题;
    2. 接完包裹后每个机器人按照什么路线运行到目的地道口,每个机器人可以视为一个智能体,即多智能体路径规划(Multi-Agent Path Finding, MAPF)问题。

    这两个问题合在一起在学术上定义为 TAPF 问题。解决单次的任务分配和路径规划问题,我们定义为一个单次的 TAPF 问题。那么顺理成章的对于上述的自动化分拨中心持续作业的场景,可以抽象成 Lifelong TAPF 问题。接下来我们给出 TAPF 的定义。在给定的如下 3 个条件:

    • 一个全连接的无向图 G(V,E);
    • N个Stationimage.png
    • M个Agentimage.png

    TAPF 会找到一个分配方案,这个分配方案表示即为每个 Agent 去哪个 Station,同时会为所有的 Agents 找到没有冲突的路径使得可以更快的到达各自的工作站。

    当每个 Agent 到达其目的地 Station 点后,Station 将需要T的时间将包裹处理到 Agent 上的时间。因此如果给定一个时间窗口 [0, KT),那么我们可以设定每个工作站的操作时间为 K 个工作时间片: [0,T), [T,2T),..., [(K-1)T,KT),且每个 Station 仅允许 Agent 的到达时间为 kT,其中 k=0,1,...,K-1。基于以上,我们认为当一个 Agent 在 kT 时刻到达其目的地工作站时,则这个工作站在时间段 [kT,(k+1)T) 内将会被占用。

    对于 Life-Long TPAF 问题,那就不是仅仅计算一次任务分配和多智能体路径规划问题。其本质就是不断的计算并更新每个 Agent 的分配方案和路径,这样对于上述场景中即是,每个机器人在运行过程中都在调整其目的地工作站和运行的路线,最终达到最小化工作站空闲时间最大化分拨中心产能的目的。

    目标函数:基于以上定义,我们可以定义:在一个给定时间段内,最小化总的空闲时间,即为在这段时间内所有工作站的空闲时间之和。

    示例说明:在后面的章节中,我们将用如下示例来详细解释每一种模型。

     

    image.png

     

    图 3 问题示例

    • 两个 Agent:image.png 于时刻 0 从 A 出发, image.png于时刻 1 于 C 出发;
    • 两个 Station:image.png位于 E 点,其位置用image.png表示,image.png位于F点,其位置用image.png表示;

    那么假设给定时间范围是 [0,6),工作站的处理时间 T=2,我们可以看到一个最优的 TAPF 的解决方案是给image.png分配工作站image.png ,且其路线为 image.png分配到工作站image.png,且其路线为 ,null 表示 0 时刻image.png不在地图中。这样两个工作站的工作时间段均为 [4,6),得到的目标函数即总的空闲时间为 8。

    ITO-空闲时间优化

     

    image.png

     

    图 4 ITO 模型,边上标记(cost, capacity),为简洁起见(cost=0,capacity=1)的边没有标记

    为优化空闲时间,如图 4 所示,我们建立了 ITO(Idle Time Optimization)网络流模型。每一条边有两个属性 (cost, capacity),cost 代表了每单位流量经过这条边需要付出的代价,capacity 代表这条边能承载多少单位的流量。为简洁起见,在图中我们省略(cost=0,capacity=1)的边。

    我们对每一个image.png建立了一个对应的蓝色节点,对每个image.png建立一个矩形 Station 子结构。Station 子结构根据时间轴展开成K个离散的时间段,每个时间段 [kT,(k+1)T) 用节点image.png表示,这样可以方便的考虑每个时间段的工作情况。Agent 与 Station 子结构之间是一个全连通的二分图,表示每个 Agent 都能被指派到任意一个 Station 并占用一个对应的工作时间段。

     

    image.png

     

    图5 Agent 节点与 Station 子结构的链接

    图 5 解释了 Agent 节点与 Station 子结构的链接细节。对于每一组image.png,我们可以估算image.png到达image.png的时间,如果这个时间段是[kT,(k+1)T),那么image.png可以在image.png时间段开始排队,并填补之后任意一个时间段的空缺,排队的特性我们通过image.pngimage.png之间的链接实现。

    最后,为使得整个系统的空闲时间最少,我们希望找到一个工作站指派使得工作站时间段尽可能被占用。因此我们以 Agent 节点为流的入口,每个 Agent 分配一个单位流量,以工作站时间段为出口,每个工作时间段最多流出一个单位流量。这样每个时间段只能被一个 Agent 独占,每个 Agent 也只能占用一个时间段。这个网络流模型的最大流解即是使整个系统空闲时间最少的 Agent-Station 分配。当我们得出分配方案后,再通过 MAPF 算法求得无冲突的 Agent 路径,就可以按照该路径来控制调度整个多智能体集群。

     

    image.png

     

    图6 示例的 ITO 模型

    图 6 是前文示例对应的 ITO 模型,两个 Agent 的预测到达时间都是在第 3 个时间段,粗边是最大流的解,对应匹配为image.pngimage.png

    PITO-结合路径规划的空闲时间优化

    由于 ITO 将 Station 分配与路径规划分开考虑,其效果高度依赖于基于到达时间预测的精确程度。为了避免这个依赖,我们基于 ITO 设计了 PITO(Path Finding with ITO),它将 ITO 与匿名 MAPF 网络流模型(Anonymous MAPF flow network, Yu and LaValle 2013)相结合,通过一个统一个网络流模型,同时计算得出 Station 分配与 Agent 路径。

     

    image.png

     

    图 7 PITO 模型

    PITO 的构造过程如图7所示由两部分构成。左侧 MAPF 网络用于计算生成路径信息,右侧 ITO 网络用于生成 Station 分配结果。

    对于任何一个地图中的点image.png,我们根据时间轴将其扩展到每一时刻 t,t 时刻的 u 用一个紫色节点image.png表示。对于每一个image.png,我们创建一个紧随其后的绿色辅助节点image.png。由于image.pngimage.png之间只有一条 capacity 为 1 的边,任何时刻 t 最多只会有一个单位的流通过 u,从而避免了多个 Agent 同时到达 u 而相撞。我们在这里并没有在网络结构中设计避免在边上相撞,而是采用了一个小技巧,如果有两个 Agent 在一条边上相撞,则令他们在当前点等待,并交换两者的 Station 分配与后面的路径。由于 Agent 是匿名的,交换 Station 分配与后面的路径并不会影响空闲时间,从而达到了简化网络、加速求解的目的。

    ITO 网络和前一章的构造方式基本相同,我们不再将Agent 与 Station 子结构直接相连,而是采用让 Agent 通过 MAPF 直接“走到” Station 的方式。每个 Station image.png有其真实位置image.png。对于每个工作时间段 [kT,(k+1)T),我们从辅助节点 image.png连接一条边到对应的工作站时间段image.png,从而允许Agent在到达image.png时可以占用其对应工作时间段。最后我们根据 Agent 的起始时间与起始位置,将它们连接到对应的节点上。

     

    image.png

     

    图8 示例的 PITO 模型

    图8 是前文示例对应的 PITO 模型,蓝色粗边相连的节点展示了 Agent 的对应路径以及 Station 的分配结果。

    Lifelong 优化

    这一章我们讨论如何将 ITO 与 PITO 应用到 Lifelong 的优化中。前面我们讨论了如何利用 ITO 与 PITO 求解 One-Shot 问题的 Station 分配与路径规划,每个 Agent 只需要去 Station 一次。但在现实场景中我们更关心的是一个动态的过程,Agent 不断往返工作站与倾倒口。因此在每经过 的一个时间窗口,我们会重新根据场上情况重算为 Agent 分配 Station 并规划路径。

    但为了让上个时间窗口的结果能够更好的为下一个时间窗口留出优化空间,Agent 最好能占用更早工作时间段。我们通过增加惩罚节点 P 来达到这个目的。如图 4 和 8,我们在 ITO 与 PITO 中增加了一个红色惩罚节点 P,将它们转化为一个最小费用最大流的问题。P 拥有足够大的流量并且跟所有的时间段相连但 cost 不为 0,如果一个工作时间段没有 Agent 能够占据,就会产生一个从 P 到该时间段的等同于 cost 的惩罚。为了让 Agent 尽可能占据前面的时间段,我们用一个随时间单调递减的函数image.png来表示P到image.png的cost,比如采用线性递减或者指数递减函数。从而当空闲时间相等时,解会倾向于将空闲时间放在后面。

    我们将 Lifelong 版的 ITO 与 PITO(带时间窗口 W 与惩罚节点 P)称为 ITO-L 与 PITO-L。

    实验分析

    基于以上提出的的 ITO-L 和 PITO-L 算法以及我们给出3种对比算法,共 5 种算法框架进行 Life-Long TAPF 的实验对比。5 种算法框架分别如下:

    • 1)H(Inf)-L

      采用 Hungarian 算法将所有 agents 按照总距离最近的方式统一分配到工作站,解决 Task Assignment 问题,然后采用改进的 PBS 算法求解 MAPF 问题;随着系统的运行不断重复实时的计算直至时间窗口结束。

    • 2)H(1)-L

      采用Hungarian算法重复计算 [M/N] 次将所有 agents 分配到工作站,解决 Task Assignment 问题;然后采用改进的 PBS 算法求解 MAPF 问题,随着系统的运行不断重复实时的计算直至时间窗口结束。

    • 3)H(Q)-L

      采用 Hungarian 算法重复计算 [M/(NQ)] 次将所有 agents 分配到工作站,解决 Task Assignment 问题;然后采用改进的 PBS 算法求解 MAPF 问题。可以发现 H(1)-L 和 H(Inf)-L 分别对应 Q=1 和 Q=∞,随着系统的运行不断重复实时的计算直至时间窗口结束。

    • 4)ITO-L

      采用 Primal Dual 算法求解 Min Cost Max Flow 问题,解决 Task Assignment 问题;然后采用改进的 PBS 算法求解 MAPF 问题,随着系统的运行不断重复实时的计算直至时间窗口结束。

    • 5)PITO-L

      采用 Primal Dual 算法求解可直接得到 TAPF 问题的解,同时解决 Task Assignment 和 MAPF 问题,随着系统的运行不断重复实时的计算直至时间窗口结束。

    下面将介绍我们采用的两个实验平台。

    Agent Simulator

     

    image.png

     

    图9 模拟实验中两个分拨中心的地图

    Agent simulator 是指在我们随机生成的分拨中心业务模式的地图集合上(如图 9 所示),其中橙色代表工作站,蓝色表示道口,Agent 未标明在上述地图中。采用我们设计的仿真框架来模拟系统的运行,核心参数分别是:

    • 工作站处理包裹时间,T = 10;
    • 时间窗口范围为[0,600],即KT = 600,K = 60;
    • 每次重复计算的时间间隔30,即W = 30;
    • Q = M/N + 5;

    Industrial Simulator

     

    image.png

     

    图10 分拨中心场地的 2D 布局,绿点为 Station,灰点为不可达区域,黑点为道口

    我们将 ITO-L 算法和 H(Q)-L 算法应用到上述应用场景的分拨中心的调度系统中;其中 Task Assignment 问题分别用对应的算法解决,实际中的路径规划采用 centralized A*算法求解以及解决 deadlock 问题。我们将实际分拨中心的地图抽象抽象成如图 10 所示。核心参数分别如下:

    • T = 4;
    • K = 75;
    • Q = 15;

    数据结果

    Agent Simulator 的实验结果如下图 11 与 12 所示:

     

    image.png

     

    图 11 变化 Agent 数量的空闲时间趋势

     

    image.png

     

    图 12 相对H(Inf)-L算法,各算法对于总产能的提升比例

    Industrial Simulator 的实验结果如图 13 所示,其中全场分布的绿色方块表示带着包裹的机器人,全场分布的蓝色表示空载的机器人。

     

    image.png

     

    image.png

     

    图 13 Industrial Simulator 运行截图,以及 ITO-L 与 H(Q)-L 在 Industrial Simulator 的表现

    从以上数据结果我们可以看到:

    1. 在自测平台上,无论是 ITO-L 还是 PITO-L 表现的要比其他算法好,最小化空闲时间带来的产能提升超过 10%,且我们知道 10% 的分拨能力的提升对一个持续运行的业务系统来说已经是比较好的表现。
    2. 在实际分拨中心的系统仿真中,我们的产能提升也可以达到 11%,表明了我们所设计的算法的扩展性和实用性。

    结束语

    本文是研究任务分配,多智能体路径规划以及两者结合在一起的 TAPF 问题的一次成功尝试。我们的核心是针对当前物流行业前沿的自动化方案机器人作业模式的研究,分析其核心点 Life-Long TAPF 问题,首次提出了最小化工作站空闲时间的思想,来优化提高系统的效率。并在此基础上设计了两种算法框架 ITO-L 和 PITO-L 来求解 Lifelong TAPF 问题,达到最小化工作站空闲时间的目的。在实验部分,我们分别采用了 Agent Simulator 和 Industrial Simulator 两种仿真平台来验证所设计的两种算法。实验数据表明在两个测试平台上我们所提出的算法在系统产能上均可以有 10% 以上的提升,而对于一个长期运行的自动化作业系统来说,10% 的提升已经是一个不错的表现,可以让大量的包裹更加高效快速的到达用户手中,对保证和提高物流时效、加速物流自动化的发展起到了积极的作用。本文主要表达,针对物流自动化机器人作业模式,我们在优化方向上和算法设计上的一些思考和做的事情。后续我们将继续分析行业问题,设计和改进算法来进一步加速算法应用来提高系统效率。

    展开全文
  • 近年来受到了学者的广泛关注,它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。 算法原理: 灰狼隶属于群居生活的犬科动物,且处于食物链的顶层。灰狼严格遵守着一个社会支配等级关系。如图: 社会...

    一、灰狼算法介绍

    灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法,它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注,它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。


    算法原理:

    灰狼隶属于群居生活的犬科动物,且处于食物链的顶层。灰狼严格遵守着一个社会支配等级关系。如图:

    社会等级第一层:狼群中的头狼记为 狼主要负责对捕食、栖息、作息时间等活动作出决策。由于其它的狼需要服从 狼的命令,所以 狼也被称为支配狼。另外, 狼不一定是狼群中最强的狼,但就管理能力方面来说, 狼一定是最好的。

    社会等级第二层 狼,它服从于 狼,并协助 狼作出决策。在 狼去世或衰老后, 狼将成为 狼的最候选者。虽然 狼服从 狼,但 狼可支配其它社会层级上的狼。

    社会等级第三层 狼,它服从 狼,同时支配剩余层级的狼。 狼一般由幼狼、哨兵狼、狩猎狼、老年狼及护理狼组成。

    社会等级第四层 狼,它通常需要服从其它社会层次上的狼。虽然看上去 狼在狼群中的作用不大,但是如果没有 狼的存在,狼群会出现内部问题如自相残杀。

    GWO 优化过程包含了灰狼的社会等级分层跟踪包围攻击猎物等步骤,其步骤具体情况如下所示。

    1)社会等级分层(Social Hierarchy)当设计 GWO 时,首先需构建灰狼社会等级层次模型。计算种群每个个体的适应度,将狼群中适应度最好的三匹灰狼依次标记为 ,而剩下的灰狼标记为 。也就是说,灰狼群体中的社会等级从高往低排列依次为; 。GWO 的优化过程主要由每代种群中的最好三个解(即 )来指导完成。

    2)包围猎物( Encircling Prey )灰狼捜索猎物时会逐渐地接近猎物并包围它,该行为的数学模型如下:

    式中:t 为当前迭代次数:。表示 hadamard 乘积操作;A 和 C 是协同系数向量;Xp 表示猎物的位置向量; X(t) 表示当前灰狼的位置向量;在整个迭代过程中 a 由2 线性降到 0; r1 和 r2 是 [0,1] 中的随机向量。

    3)狩猎( Hunring)

    灰狼具有识别潜在猎物(最优解)位置的能力,搜索过程主要靠 灰狼的指引来完成。但是很多问题的解空间特征是未知的,灰狼是无法确定猎物(最优解)的精确位置。为了模拟灰狼(候选解)的搜索行为,假设 具有较强识别潜在猎物位置的能力。因此,在每次迭代过程中,保留当前种群中的最好三只灰狼( ),然后根据它们的位置信息来更新其它搜索代理(包括 )的位置。该行为的数学模型可表示如下:

    式中: 分别表示当前种群中 的位置向量;X表示灰狼的位置向量; 分别表示当前候选灰狼与最优三条狼之间的距离;当|A|>1时,灰狼之间尽量分散在各区域并搜寻猎物。当|A|<1时,灰狼将集中捜索某个或某些区域的猎物。

    从图中可看出,候选解的位置最终落在被 定义的随机圆位置内。总的来说, 需首先预测出猎物(潜 在最优解)的大致位置,然后其它候选狼在当前最优兰只狼的指引下在猎物附近随机地更新它们的位置。

    4)攻击猎物(Attacking Prey)构建攻击猎物模型的过程中,根据2)中的公式,a值的减少会引起 A 的值也随之波动。换句话说,A 是一个在区间[-a,a](备注:原作者的第一篇论文里这里是[-2a,2a],后面论文里纠正为[-a,a])上的随机向量,其中a在迭代过程中呈线性下降。当 A 在[-1,1]区间上时,则捜索代理(Search Agent)的下一时刻位置可以在当前灰狼与猎物之间的任何位置上。

    5)寻找猎物(Search for Prey)灰狼主要依赖 的信息来寻找猎物。它们开始分散地去搜索猎物位置信息,然后集中起来攻击猎物。对于分散模型的建立,通过|A|>1使其捜索代理远离猎物,这种搜索方式使 GWO 能进行全局搜索。GWO 算法中的另一个搜索系数是C。从2)中的公式可知,C向量是在区间范围[0,2]上的随机值构成的向量,此系数为猎物提供了随机权重,以便増加(|C|>1)或减少(|C|<1)。这有助于 GWO 在优化过程中展示出随机搜索行为,以避免算法陷入局部最优。值得注意的是,C并不是线性下降的,C在迭代过程中是随机值,该系数有利于算法跳出局部,特别是算法在迭代的后期显得尤为重要。

    二、栅格地图介绍

    栅格地图有两种表示方法,直角坐标系法和序号法,序号法比直角坐标法节省内存

    室内环境栅格法建模步骤

    1.栅格粒大小的选取

    栅格的大小是个关键因素,栅格选的小,环境分辨率较大,环境信息存储量大,决策速度慢。

    栅格选的大,环境分辨率较小,环境信息存储量小,决策速度快,但在密集障碍物环境中发现路径的能力较弱。

    2.障碍物栅格确定

    当机器人新进入一个环境时,它是不知道室内障碍物信息的,这就需要机器人能够遍历整个环境,检测障碍物的位置,并根据障碍物位置找到对应栅格地图中的序号值,并对相应的栅格值进行修改。自由栅格为不包含障碍物的栅格赋值为0,障碍物栅格为包含障碍物的栅格赋值为1.

    3.未知环境的栅格地图的建立

    通常把终点设置为一个不能到达的点,比如(-1,-1),同时机器人在寻路过程中遵循“下右上左”的原则,即机器人先向下行走,当机器人前方遇到障碍物时,机器人转向右走,遵循这样的规则,机器人最终可以搜索出所有的可行路径,并且机器人最终将返回起始点。

    备注:在栅格地图上,有这么一条原则,障碍物的大小永远等于n个栅格的大小,不会出现半个栅格这样的情况。

    三、代码

    clc;
    close all
    clear
    load('data1.mat')
    S=(S_coo(2)-0.5)*num_shange+(S_coo(1)+0.5);%起点对应的编号
    E=(E_coo(2)-0.5)*num_shange+(E_coo(1)+0.5);%终点对应的编号
    
    PopSize=20;%种群大小
    OldBestFitness=0;%旧的最优适应度值
    gen=0;%迭代次数
    maxgen =100;%最大迭代次数
    
    c1=0.6;%头狼保留概率
    c2=0.3;%次狼保留概率
    c3=0.1;%差狼保留概率
    %%
    Alpha_score=inf; %change this to -inf for maximization problems
    Beta_score=inf; %change this to -inf for maximization problems
    Delta_score=inf; %change this to -inf for maximization problems
    %Initialize the positions of search agents
    %初始化路径
    Group=ones(num_point,PopSize);  %种群初始化
    flag=1;
    %% 初始化粒子群位置
    
    
    %最优解
    figure(1)
    hold on
    for i=1:num_shange
        for j=1:num_shange
            if sign(i,j)==1
                y=[i-1,i-1,i,i];
                x=[j-1,j,j,j-1];
                h=fill(x,y,'k');
                set(h,'facealpha',0.5)
            end
            s=(num2str((i-1)*num_shange+j));
            text(j-0.95,i-0.5,s,'fontsize',6)
        end
    end
    axis([0 num_shange 0 num_shange])%限制图的边界
    plot(S_coo(2),S_coo(1), 'p','markersize', 10,'markerfacecolor','b','MarkerEdgeColor', 'm')%画起点
    plot(E_coo(2),E_coo(1),'o','markersize', 10,'markerfacecolor','g','MarkerEdgeColor', 'c')%画终点
    set(gca,'YDir','reverse');%图像翻转
    for i=1:num_shange
        plot([0 num_shange],[i-1 i-1],'k-');
        plot([i i],[0 num_shange],'k-');%画网格线
    end
    for i=2:index1
        Q1=[mod(route_lin(i-1)-1,num_shange)+1-0.5,ceil(route_lin(i-1)/num_shange)-0.5];
        Q2=[mod(route_lin(i)-1,num_shange)+1-0.5,ceil(route_lin(i)/num_shange)-0.5];
        plot([Q1(1),Q2(1)],[Q1(2),Q2(2)],'r','LineWidth',3)
    end
    title('基础狼群算法-最优路线');
    
    
    %进化曲线
    figure(2);
    plot(BestFitness);
    xlabel('迭代次数')
    ylabel('适应度值')
    grid on;
    title('进化曲线');
    disp('基础狼群算法-最优路线方案:')
    disp(num2str(route_lin))
    disp(['起点到终点的距离:',num2str(BestFitness(end))]);
    

    完整代码添加QQ1575304183

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