基于仓库电动叉车能耗问题的拣选路径优化研究

金家豪

摘要：在对上海板机液压设备有限公司的调研中，发现该公司仓库的电动叉车经常在仓库工作量大的时候由于电量有限导致工作无法及时完成，因此就需要更多的叉车来工作。现在的各种仓库路径优化，大多建立在优化拣选时间，缩短拣选路径从而增加拣选效率的基础上。立足于能源消耗的优化，针对上海板机液压设备有限公司的实际情况，采用基于精英主义选择的遗传算法来求解最优拣选路径，使电动叉车在一个拣选过程中的能耗降到最低，从而增加电动叉车的拣选次数。本文将首先介绍上海板机液压设备有限公司的现实状况，分析其叉车的工作现状以及存在的问题。之后基于叉车能耗最小，建立模型。最后利用遗传算法将叉车数据代入进行求解。

关键词：能耗降低，遗传算法，拣选路径优化

1.引言

近年来，随着地球上环境的日益恶化，温室气体的排放，能源的危机。以及不断被宣传的地球上的不可再生能源的使用年限，比如石油只能用40年，天然气只有70年，可见，能源问题已经迫在眉睫，我们这一代人将直面这一系列的问题。

如今随着新能源的进一步普及，以及国家对于新能源科技产业的扶持，比如国家给纯电动汽车发放免费牌照等措施，使得越来越多的企业开始关注新能源，上海板机液压设备有限公司是位于上海市嘉定区的一家专门从事板机液压设备生产与买卖工作的公司，公司在小批量货物的拣选上率先采用电瓶叉车进行拣选，可以为货物拣选过程减少大量的燃料消耗。[1]

根据对公司仓库的考察和询问相关负责人对于公司仓库现状的问题发现了公司仓库在运营中遇到的问题。即公司在使用电动叉车的过程中，由于电能的局限性，经常会在公司仓库运转负荷量大的日子里，叉车用到一半会用尽电量，而去充电，这经常会成为公司的仓库拣选时遇到的问题。于是，考虑到如果能够节约叉车的能耗，这样就能够使公司仓库在拣选中遇到的问题得到一定的改善。[2]

本文对于拣选路径的优化目标并不是在传统的方向，本文聚焦于仓库的电动叉车的能耗问题，从而提出了一种能够节约电动叉车能耗的拣选路径优化方法。并采用基于精英主义选择的遗传算法来求解最优拣选路径，使电动叉车在一个拣选过程中的能耗降到最低，从而增加电动叉车的拣选次数。

2.上海板机液压设备有限公司仓库现状分析

此次调研的仓库，是该公司的生产仓库，摆放着该公司生产液压设备所需的各种元件及部分生产工具。

公司仓库建筑面积约为1368m2，共有15排货架，层高2m，每排货架有10个货位，货架间距4.2m。货架的宽度为1.2m。单个货位的所占的宽度为1.1m。每排货架离开出入口的距离为5米。

本文针对该公司叉车能耗优化进行研究，故对于人工拣货方式不作讨论。对于上述拣货模式，可以发现，该公司生产仓库的拣货模式比较传统，按照货物所属货架编号依次拣选。此方法不容易造成所需拣选货物的遗漏，但同时会造成叉车走过多余路程，从而增加其多余能耗。因此，在公司生产计划任务安排较频繁的时候，会造成叉车的电量耗尽，而无法继续拣货的情况。

3仓库电动叉车能耗优化的数学模型建立

在研究了仓库的叉车各项数据和仓库的货物分布后发现以下问题，仓库的叉车在满载和空载时的可行驶时间改变相当的大，空载时能行驶8-9小时，满载时只有3-4小时，再加上结合仓库的货物质量变化跨度大的问题，得到，如果能够尽量减少叉车在行驶过程中的高载重的距离，就能够有效优化叉车的能耗。于是首先要找到叉车的能耗和载重的关系。

通过优化仓库电动叉车拣选货物的路径，从而降低电动叉车的能耗，使其工作时间，即拣货的次数增加，使其在公司生产计划量大的时段里，能够符合要求。根据上述的分析，在上海板机液压设备有限公司选择了一辆诺力CL1534电动叉车对其单位时间耗能情况随着载重量的变化做了研究调查。情况如下表3-1

本文研究最终目标是通过拣选路径的优化来减少叉车在以此拣选货物过程中所要消耗的能量，从而时电动叉车能够拣选更多的货物，在一定程度上达到了节能的效果。[3]

为了不影响本模型最后的求解结果，需要对实际问题中的各种情况加以假设与限制，具体如下：

假设仓库的货物订单中的货物量大于一单位

假设一批货物必须要全部拣选完，叉车才可以载货回到出口

假设一批货物总能够全部装上叉车上，这是由工作人员安排拣选清单时决定的。

叉车移动的拣选路径假设为由垂直和水平方向的位移组成的。

由于不同货物的质量不同而引起的电动叉车拣选时的能量消耗在本研究中不加以考虑。

下面建立电动叉车能耗优化的数学模型:

令电动叉车在以此拣选过程中所消耗的能量为F(X)，则所求的目标函数即为上式中的n为一次拣选过程中所需要拣选的货物数量，当i=0时，S0为从仓库入口到第一个取货点的距离，W0为从仓库入口到第一个取货点电动叉车所消耗的能量。当i=1时，S1为从第一个取货点到第二个取货点的距离，W1为从第一个取货点到第二个取货点电动叉车所要耗费的能量。后面的以此类推。由上式可以看出，所求的目标函数的最小值即为电动叉车拣选过程中所要消耗的能量。

4.运算检验

最后优化的能耗为：71803.1J。而如果采取传统的从左到右依次拣选的话，其能耗为：82603.4J。由于优化后的一次拣选过程中的叉车能耗，比原来的从左到右的方法降低了。因此使用本算法来优化上海板机液压设备有限公司的电动叉车的能耗问题，是有一定可行性的。[4]

参考文献

[1]汪长飚.基于eM-plant的自动化立体仓库分拣作业的优化与仿真[D].武汉，武汉理工大学.2005。

[2]郭春花.仓库智能管理系统研究[D].济南，山东大学.2008。

[3]孔祥卓.基于FLEXSIM的自动化立体仓库拣选作业优化及仿真[D].沈阳，沈阳工业大学.2008。

[4]姚贝贝.某自动化立体仓库管理信息系统的研究开发[D].太原，中北大学.2016。