基于改进蚁群算法的智能立库多载具协同调度优化研究

一、引言

随着物流与制造业的快速发展，智能立体仓库（智能立库）在货物存储与搬运中的作用日益关键。智能立库中，多载具（如堆垛机、穿梭车等） 的协同调度直接影响仓库的运行效率与作业成本。如何在满足货物存取需求的同时，实现多载具的高效协同调度，成为亟待解决的重要问题。蚁群算法作为一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的智能优化算法，在路径规划等问题上具有独特优势，但传统蚁群算法在处理智能立库多载具协同调度问题时，存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。因此，对蚁群算法进行改进以适应智能立库多载具协同调度的需求，具有重要的理论与实践意义。

二、智能立库多载具协同调度问题描述

智能立库由货架、巷道、载具（堆垛机、穿梭车等）以及输入输出站台等组成。多载具协同调度旨在根据货物的入库、出库任务请求，合理安排各载具的作业任务与行驶路径，使所有任务在满足时间、空间约束条件下高效完成。其目标通常包括最小化总作业时间、降低载具行驶距离以减少能耗、避免载具冲突等。例如，在一个有多个巷道、多层货架的立库中，不同位置的货物存取任务需要多个载具相互配合，如何在复杂的货架布局与任务需求下，制定最优的调度方案是问题的核心。

三、传统蚁群算法原理及局限性

（一）传统蚁群算法原理

蚁群算法通过模拟蚂蚁在觅食过程中释放信息素来引导蚁群找到食物源的最短路径。在多载具协同调度问题中，将蚂蚁看作载具，蚂蚁的路径选择对应载具的作业任务与行驶路径规划。信息素浓度越高的路径，被后续蚂蚁选择的概率越大，同时蚂蚁在经过路径时会释放新的信息素，不断强化优质路径的信息素浓度，从而逐渐收敛到较优解。

（二）传统蚁群算法局限性

1.收敛速度慢：在初始阶段，由于缺乏足够的信息素积累，蚂蚁搜索具有较大盲目性，导致算法需要较多迭代次数才能找到较优解，尤其在复杂的智能立库多载具调度场景下，收敛速度问题更为突出。

2.易陷入局部最优：当某条路径较早积累较高信息素浓度时，大量蚂蚁会集中选择该路径，即使存在更优的全局路径，蚂蚁也难以跳出局部最优， 因为信息素的正反馈机制可能使算法过早收敛到局部较优解。

四、改进蚁群算法设计

（一）信息素更新规则改进

传统蚁群算法中，信息素更新通常采用简单的挥发与增强机制。本文提出动态信息素挥发系数，根据当前迭代次数与解的质量调整挥发速度。在算法初期，降低信息素挥发系数，使蚂蚁能充分探索不同路径，避免过早收敛；随着迭代次数增加，若解的质量提升不明显，适当提高挥发系数，增加算法跳出局部最优的能力。同时，对于优质解对应的路径，采用非线性信息素增强策略，加大对优质路径的信息素奖励幅度，进一步强化优质路径的引导作用。

（二）启发式因子调整策略

启发式因子在蚁群算法中用于引导蚂蚁倾向于选择较短路径或较优任务。在智能立库多载具协同调度中，根据任务的紧急程度、载具当前位置与任务位置的距离等因素动态调整启发式因子。对于紧急任务，提高其启发式因子权重，使蚂蚁优先选择处理紧急任务的路径；当载具靠近某个任务点时， 相应增大该任务点的启发式因子值，引导蚂蚁快速完成该任务，从而提高整体调度效率。

（三）精英蚂蚁保留机制

每代迭代后，保留一定数量的精英蚂蚁（即较优解对应的蚂蚁路径）。这些精英蚂蚁直接进入下一代迭代，不受信息素更新与随机选择的影响。通过保留精英蚂蚁，能够确保算法在迭代过程中不会丢失已经找到的较优解， 同时利用精英蚂蚁的优质路径信息引导其他蚂蚁搜索，加快算法收敛速度， 提高算法的稳定性与全局寻优能力。

五、基于改进蚁群算法的多载具协同调度模型构建

（一）模型假设

1.载具的行驶速度恒定。

2.货架布局与尺寸已知，且货物存取位置确定。

3.载具在作业过程中无故障发生。

（二）决策变量定义

设 $x_{ij}^k$ 为 0 - 1 变量，表示载具 $k$ 是否从位置 $i$ 行驶到位置

$j$，若是则为 1，否则为 0；$t_k$ 表示载具 $k$ 完成所有任务的总时间。

（三）目标函数

以最小化总作业时间为目标，即 $＼min＼sum_{k = 1}^{N} t_k$，其中 $N$ 为载具数量。同时考虑载具行驶能耗与任务完成质量等因素，将其转化为约束条件或通过权重系数融入目标函数，构建多目标优化模型。例如，将能耗转化为与行驶距离相关的项，添加到总作业时间的计算中，使算法在优化时间的同时兼顾能耗。

（四）约束条件

1.每个任务必须且只能被一个载具执行。

2.载具在行驶过程中不能发生碰撞，即同一时间同一位置只能有一个载具。

3.载具的负载不能超过其最大承载能力。

六、实验与结果分析

（一）实验设置

设计多种智能立库布局与任务场景，包括不同规模的货架、不同数量的载具以及不同任务请求模式。将改进蚁群算法与传统蚁群算法、遗传算法等常见优化算法进行对比实验。设置算法参数，如蚂蚁数量、迭代次数、信息素初始浓度等，确保实验的公平性与合理性。

（二）结果分析

实验结果表明，改进蚁群算法在收敛速度上明显优于传统蚁群算法， 能在较少迭代次数内找到较优解。在总作业时间方面，相比传统蚁群算法与其他对比算法，平均缩短了 [X]%，有效提高了智能立库的运行效率。在能耗指标上，由于优化了载具行驶路径，减少了不必要的行驶距离，能耗降低了 [Y]%。同时，通过分析不同场景下的实验数据，验证了改进蚁群算法在不同复杂度的智能立库多载具协同调度问题中的有效性与稳定性，其在不同货架布局、任务量变化的情况下均能表现出良好的适应性与优化效果。

七、结论

本文针对智能立库多载具协同调度问题，成功改进了蚁群算法。通过改进信息素更新规则、启发式因子调整策略以及引入精英蚂蚁保留机制，克服了传统蚁群算法的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。构建的基于改进蚁群算法的多载具协同调度模型，经实验验证能显著提高智能立库的运行效率，降低能耗。未来研究可进一步考虑智能立库中载具的实时故障处理、更复杂的任务约束等因素，不断完善多载具协同调度算法，以适应实际应用中不断变化的需求。