【摘 要】
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我国物流的分拣环节基本处于人工分拣阶段,存在差错率高、分拣效率低等问题。使用自动导引车辆（AGV）代替人工进行包裹的分拣和运输,能够在较小的面积内实现一系列分拣作业,在现代物流中心得到了越来越多的关注。但当系统规模较大时,如何保证分拣系统内同时移动的众多AGV持续高效地运行,仍没有很好地解决。因此本文对基于AGV的智能物流分拣系统进行研究,在对分拣系统进行总体设计的基础上,对分拣系统的控制策略进行
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFB1600900）； 国家自然科学基金青年基金项目（No.71704046）,楼梯台阶约束下密集人群三维疏散特性及管控策略研究； 安徽省自然科学基金青年基金项目（No.1808085QG225）；
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我国物流的分拣环节基本处于人工分拣阶段,存在差错率高、分拣效率低等问题。使用自动导引车辆（AGV）代替人工进行包裹的分拣和运输,能够在较小的面积内实现一系列分拣作业,在现代物流中心得到了越来越多的关注。但当系统规模较大时,如何保证分拣系统内同时移动的众多AGV持续高效地运行,仍没有很好地解决。因此本文对基于AGV的智能物流分拣系统进行研究,在对分拣系统进行总体设计的基础上,对分拣系统的控制策略进行深入分析,本文研究的工作主要包括四部分:（1）基于AGV的物流分拣系统总体设计。本文在离散网格环境下设计基于AGV的物流分拣系统,对系统采用集中式控制并制定了分拣规则。对分拣平台区域功能进行分析,构建AGV的运行网络,后续AGV的路径规划以此网络为基础。（2）交叉口无控制的分拣系统仿真。本文针对分拣系统的特点,制定AGV的移动规则和交通控制策略。考虑AGV运行时间、路径更新间隔时间等因素确定AGV运行网络中弧的权重。仿真结果表明,路径更新间隔时间在系统容量小时对分拣系统效率几乎无影响;而当系统容量大于200时,较小的路径更新间隔时间对分拣系统效率的作用明显优于较大的路径更新间隔时间。（3）交叉口不停留的分拣系统仿真。使用交叉口不停留策略对分拣系统进行交通控制,根据模型中路径规划算法和平台仿真算法的不同,该仿真模型可以细分为标号修正法-无预测模型（LCNP）、标号修正法-预测模型（LCP）、子网络路径规划-无预测模型（SNNP）、子网络路径规则-预测模型（SNP）四种类型。仿真结果表明,这四种模型都能够适用于大规模的物流分拣系统。使用预测算法的模型在系统效率方面优于无预测算法的模型,子网络路径规划法在路径更新间隔较小时明显优于标号修正法。（4）本文比较分析了交叉口无控制分拣模型和交叉口不停留分拣模型的性能,LCP、SNP模型在系统分拣效率方面最优。选用LCP模型研究分拣入口分布、包裹投递区域对分拣系统效率的影响,仿真结果表明,分拣入口呈分散两侧分布,其系统分拣效率要好于分拣入口集中且位于一侧分布。包裹投递区域密度小、分布均匀,系统分拣效率和稳定性明显要好于密度大、分布集中的形式。
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