1.一种双载式双深位多层穿梭车系统货位分配与作业调度集成优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、确定双载式双深位多层穿梭车系统出入库复合作业流程；

步骤2、根据出入库复合作业流程的描述，初始化系统基本参数，建立复合作业时间模型；

步骤3、基于分区策略，建立倒货作业时间模型；

步骤4、将各分区货位状态分类，便于入库货位选择及倒货货位确定；

步骤5、基于分区改进型作业原则，更新各分区货位状态；

步骤6、设计自适应多种群遗传算法,运用matlab软件对实例求解。

2.如权利要求1所述的双载式双深位多层穿梭车系统货位分配与作业调度集成优化方法，其特征在于，所述步骤1中，双载式双深位多层穿梭车系统执行出入库复合作业的过程如下：

1.1)提升机从I/O位置出发，前往入库任务1所在层，缓存区卸下货物后，由该层穿梭车放入指定货位；

1.2)提升机继续前往入库任务2所在层，缓存区卸下货物后，由该层穿梭车放入指定货位；

1.3)提升机前往出库任务1所在层，该层穿梭车取出货物，若需要倒货，则先倒货再出库，并运送至提升机；

1.4)提升机继续前往出库任务2所在层，该层穿梭车取出货物，若需要倒货，则先倒货再出库，并运送至提升机；

1.5)提升机将货物运送至I/O位置；

执行出入库复合作业时，优先完成两个入库任务，再完成两个出库任务，但是，当同一层既有入库任务，又有出库任务，该层穿梭车执行完入库任务后，直接前往出库任务所在货位取货。

3.如权利要求1或2所述的双载式双深位多层穿梭车系统货位分配与作业调度集成优化方法，其特征在于，所述步骤2中，考虑到运动机构实际运动过程中的加减速问题，将运动机构实际运动过程分为两种：当运动机构能达到最大速度vmax时，运动过程为机构先加速到最大速度，再以最大速度匀速行驶，最后减速到机构停止；

当运动机构不能达到最大速度vmax时，运动过程为机构先加速到一定速度v1，v1

计算运动机构达到最大速度的临界距离得:

当运动机构运行距离s>slim,运动机构能达到最大速度，运动机构运行时间计算见式：当运动机构运行距离s

2.1入库货物i、j目标货位同层，出库货物m、n目标货位同层，即yi＝yj,yn＝ym，过程如下：

2.1.1当入库货物i、j目标货位和出库货物m、n目标货位全部同层，即yi＝yj＝yn＝ym则单次出入库复合作业行程时间T(i,j,n,m)计算如下：

2.1.2当入库货物i、j和出库货物m、n目标货位不同层，即yi＝yj≠yn＝ym，则单次出入库复合作业行程时间T(i,j,n,m)计算如下：

2.2入库货物i、j目标货位同层，出库货物m、n目标货位不同层，即yi＝yj,yn≠ym，过程如下：

2.2.1当入库货物i、j目标货位和其中一个出库货物n目标货位同层，另一个出库货物m单独一层，即yi＝yj＝yn≠ym，则单次出入库复合作业行程时间T(i,j,n,m)计算如下：

2.2.2当入库货物i、j目标货位与出库货物m、n目标货位均不同层，即，yi＝yj≠yn≠ym，则单次出入库复合作业行程时间T(i,j,n,m)计算如下：

2.3入库货物i、j目标货位不同层，出库货物m、n目标货位同层，即yi≠yj,yn＝ym，过程如下：

2.3.1当入库货物i目标货位和出库货物m、n目标货位同层，另一个入库货物单独一层，即yi＝yn＝ym≠yj，则单次出入库复合作业行程时间T(i,j,n,m)计算如下：

2.3.2当出库货物m、n目标货位与入库货物i、j目标货位均不同层，即yi≠yj≠yn＝ym，则单次出入库复合作业行程时间T(i,j,n,m)计算如下：

2.4入库货物i、j目标货位不同层，出库货物m、n目标货位也不同层，即yi≠yj,yn≠ym，过程如下：

2.4.1当入库货物i目标货位与出库货物n目标货位同层，入库货物j目标货位与出库货物m目标货位同层，即yi＝yn≠yj＝ym，则单次出入库复合作业行程时间T(i,j,n,m)计算如下：

2.4.2当入库货物i目标货位与出库货物n目标货位同层，入库货物j目标货位与出库货物m目标货位在其他层，即yi＝yn≠yj≠ym，则单次出入库复合作业行程时间T(i,j,n,m)计算如下：

2.4.3当入库货物i、j和出库货物m、n目标货位全部不同层，即yi≠yj≠ym≠yn，则单次出入库复合作业行程时间T(i,j,n,m)计算如下：上式中,tl(p,q)表示提升机从位置p到位置q的时间，若p＝0或q＝0，则表示提升机从I/O前往位置q的时间或从位置p返回I/O的时间；

ts(p,q)表示穿梭车从位置p到位置q的时间，若p＝0或q＝0，则表示穿梭车从缓存区出发前往位置q的时间或从位置p返回缓存区的时间；

Fm、Fn∈{0,1}，Fm＝1表示出库货物m需要倒货，Fm＝0表示出库货物m不需要倒货，Fn＝1表示出库货物n需要倒货，Fn＝0表示出库货物n不需要倒货；

和 分别表示出库货物m和n的倒货作业时间；

假设有2n个入库任务和2n个出库任务，由于提升机的双载性，每2个入库任务和2个出库任务可以组成一个出入库复合作业任务对，故总共可以组成n个任务对，第k个任务对的作业时间为Tk，双载式双深位多层穿梭车系统货位分配与作业调度集成优化的主要目的是完成该批出入库任务时间最短，故目标函数如下：

4.如权利要求1或2所述的双载式双深位多层穿梭车系统货位分配与作业调度集成优化方法，其特征在于，所述步骤3中，当一批出入库订单进入系统，系统对出入库订单的执行顺序进行合理规划，入库货位合理确定，出库货物判断其是否需要倒货，通过分析，存在以下倒货情况：

3.1)当出库货物目标货位位于货架前排货位上，此时出库作业不需要倒货；

3.2)当出库货物目标货位位于货架后排货位上，且该货位前排货位为空闲状态，此时出库作业不需要倒货；

3.3)当出库货物目标货位位于货架后排货位上，且该货位前排货位为占用状态，此时出库作业需要进行倒货；

分区策略指的是，对每个货架的每层货格按一定列数划分区域，每个分区内至少保证有一个倒货位置；

假设货架每层共有R列货格，每隔x列作为一个分区，共D个分区(D＝R/x)，每个分区内的倒货作业只能在该分区内进行，若不能整除，则将多余列数作为一个分区，每个分区设置一个初始倒货位置，该分区执行完倒货作业后，则更新倒货位置，假设货物m需要倒货，完成该次倒货作业所需时间为：出库货物m倒货作业时间；

r：倒货位置。

5.如权利要求1或2所述的双载式双深位多层穿梭车系统货位分配与作业调度集成优化方法，其特征在于，所述步骤4中，结合入库货位的可选择性，将每个分区的货位类型分为以下四种:

4.1)出库货位：需要进行出库的货位；

4.2)固定货位：已存放货物且执行该批次订单指令期间不能移动；

4.3)堵塞货位：处于前排并堵塞需要执行出库的货位；

4.4)空货位：未存放货物的货位，其中，空货位包括可用空货位和不可用空货位，可用空货位指的是该空货位可用于存储和倒货，不可用空货位指的是该空货位后排的货位放有待出库货物。

6.如权利要求1或2所述的双载式双深位多层穿梭车系统货位分配与作业调度集成优化方法，其特征在于，所述步骤5中，基于步骤4的分类可知，入库货位需要从该分区非倒货货位的可用空货位集合中选择合适货位，出库货位可直接确定，倒货货位可依据该分区策略不断更新得出；

在出入库任务执行过程中，可用空货位不断存入货物或用于倒货变成固定货位，出库货位和堵塞货位也会变成空货位，各分区货位信息伴随着每一次作业而不断更新；

由于入库货位所在分区已知，当执行入库任务时，可从该分区非倒货货位的可用空货位集合中选择离缓存区最近的货位，我们把该货位称为待存货位，这样可使该层穿梭车执行入库任务所用时间最短，待存货位不能和倒货货位重合，如果待存货位与更新的倒货货位重合，且为内侧货位，则内外侧货位一个用于倒货，一个用于存货，基于下一次该货位是先用于倒货还是先用于存货；

当某个分区内的出入库任务较多时，采用不同的出入库顺序，会产生不同的货位分配结果，也就导致不同的作业时间。

7.如权利要求1或2所述的双载式双深位多层穿梭车系统货位分配与作业调度集成优化方法，其特征在于，所述步骤6中，同一巷道两侧均为双深位货架，货物能存储在其中任意一侧；提升机为双载，单次最多能运送两个货物；I/O位置在第一层巷道口位置，初始状态下，提升机停在I/O处；每层的穿梭车并行行驶，且初始时都停放在对应层缓存区位置；当同一深度两个货位均为空时，货物优先存储在后排货位；入库任务所在分区已知，需要在该分区选择合理的货位进行入库，出库任务货位已知；提升机和穿梭车都存在加减速；

建立该实例的数学模型

根据各出入库目标货位所在层是否相同，分情况讨论，分别求出单次出入库复合作业行程时间T(i,j,n,m)目标函数为：

完成该批出入库任务时间最短

式中，Tk表示第k个复合作业任务对的作业时间

采用自适应多种群遗传算法，对该目标函数进行优化求解，首先，随机生成10个初始种群，种群规模均为60个个体，计算各种群中所有个体的目标函数值，并将其转化为适应度函数值，然后为各种群设置交叉和变异概率参数，为避免出现早熟现象，设计自适应控制交叉和变异概率，根据种群中个体的适应度值调整pc和pm，适应度低时提高pc和pm，消除不良解；

适应度高时降低pc和pm，保护最优解，pc和pm用以下公式来计算：avg(f)表示种群所有个体的平均适应度；

max(f)表示表示种群所有个体中最大适应度；

f表示种群中交叉的两个个体更大的适应度；

f′表示种群中变异个体的适应度；

k1、k2∈(0.7，0.9)，且k1

k3、k4∈(0.001，0.05)，且k3

其次，对各个种群进行选择、交叉、变异以及重插入操作，采用轮盘赌选择，将每个个体的适应度值与种群中所有适应度值之和的比例作为个体被选择的概率，适应度值越大的个体被选择的概率也越大；交叉操作采用单点交叉，变异操作采用对调基因位操作，重插入操作将交叉变异后得到的新种群中适应度值较大的个体重新插入到原种群，替代原种群中适应度值较小的个体；

最后采用移民操作，将前一个种群中适应度最高的个体替代后一个种群适应度最低的个体，最后一个种群中适应度最高的个体替代第一个种群中适应度最低的个体，与此同时，采用人工选择操作，找到每个种群中最优的个体，组成精华种群，并用精华种群中最优个体的最小保持代数作为判断算法是否结束的依据。