45、仓储物流与铁路检测的智能优化方案

仓储物流与铁路检测的智能优化方案

1 仓储物流机器人路径优化

1.1 变量定义与权重选择

在仓储物流场景中，涉及到一些关键变量。变量 $J_i$ 用于表示机器人 $r_i$ 在当前时刻是否携带货物，“yes” 表示机器人 $r_i$ 此时处于运输阶段，赋值为 1；“no” 表示机器人 $r_i$ 此时处于配送阶段，赋值为 2。变量 $h(n)_i$ 代表机器人 $r_i$ 当前位置到达目标点的启发式时间。

在选择权重时，遵循以下优先级：
1. 材料需求越频繁，对应的机器人越优先通过，这是主导因素。
2. 若冲突的机器人运输的是同一种货物，处于运输状态的机器人比处于接收状态的机器人优先级高。
3. 当同种材料类别且处于相同接收/运输状态的机器人发生冲突时，剩余启发式时间越短，通过优先级越高。

1.2 冲突处理流程

当多个机器人在交叉路口遇到冲突时，中央控制器会调用动态加权表。具体操作步骤如下：
1. 比较冲突情况下机器人的动态权重 $W_i$。
2. 根据比较结果确定通过顺序。
3. 更新相应机器人的预留表。
- 首先通过的机器人的预留表在交叉路口网格保持 0，即空闲状态不变。
- 等待的机器人的预留表在交叉路口网格更新为 1，关闭交叉路口，直到该机器人被允许通过。

1.3 模拟实验与结果

为了验证算法的有效性，进行了模拟实验。在建立的仓库栅格地图模型中，安排 8 个机器人，每组模拟 40 个材料运输任务，比较基于预留表的 A* 算法和使用动态加权表的优化算法的运行效率。评判算法效率的指标包括高频材料运输效率、高