基于時(shí)間最優(yōu)的立體車庫(kù)存取調(diào)度研究

關(guān)榆君+和淼

摘要：通過(guò)研究垂直升降式立體車庫(kù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行原理，對(duì)其存取車輛調(diào)度進(jìn)行研究，以總的存取時(shí)間最少為目的，將其視為時(shí)間最優(yōu)控制問(wèn)題，通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法來(lái)實(shí)現(xiàn)時(shí)間最優(yōu)控制，并經(jīng)過(guò)Matlab進(jìn)行仿真，獲得的結(jié)果較為滿意，可以提高車庫(kù)的運(yùn)行效率。

關(guān)鍵詞：垂直升降式立體車庫(kù)；存取調(diào)度研究；時(shí)間最優(yōu)控制；改進(jìn)的遺傳算法

0引言

我國(guó)的交通行業(yè)在飛速發(fā)展，我國(guó)車輛的數(shù)目急劇增加，車輛的增多以及大中型城市立體車庫(kù)的不完善，成為交通擁堵的主要因素之一?，F(xiàn)在中國(guó)的停車場(chǎng)主要是平面停車場(chǎng)為，這種類型的停車場(chǎng)不但占地面積大沒(méi)有充分利用上層的空間，而且容納汽車的數(shù)量相對(duì)與立體車庫(kù)也非常的少，面對(duì)著土地資源越來(lái)越稀缺的現(xiàn)狀，立體車庫(kù)的廣泛的發(fā)展已經(jīng)成為必然。從目前立體車庫(kù)的數(shù)量上來(lái)說(shuō)，全國(guó)已經(jīng)建成的立體車庫(kù)中的停車位才僅僅有30000個(gè)左右，并且都在沿海以及發(fā)達(dá)的大城中，內(nèi)陸城市和及中小城市中數(shù)量極少；從技術(shù)上來(lái)看，中國(guó)發(fā)展立體車庫(kù)的先進(jìn)技術(shù)與德國(guó)、美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家有較大的差距，特別是立體車庫(kù)在智能化和自動(dòng)化管理方面。所以，中國(guó)的立體車庫(kù)的建設(shè)和發(fā)展才逐漸起步，還有非常大的發(fā)展進(jìn)步空間。在我國(guó)立體車庫(kù)的發(fā)展是大勢(shì)所趨，是必然的。在我國(guó)大中型城市公共交通已經(jīng)初具規(guī)模，做好城市規(guī)劃對(duì)我國(guó)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用。立體車庫(kù)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)必然是具有占地小、投資小、造型美等優(yōu)點(diǎn)，而垂直升降式立體車庫(kù)具有這些優(yōu)勢(shì)，其在我國(guó)未來(lái)交通規(guī)劃中能夠得到廣泛應(yīng)用。

本文通過(guò)研究垂直升降式立體車庫(kù)的結(jié)構(gòu)，以總的存取時(shí)間最少為目標(biāo)，通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法解決存取車輛調(diào)度中的時(shí)間最優(yōu)問(wèn)題，并通過(guò)MATLAB進(jìn)行編程仿真。

1垂直升降式立體車庫(kù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)

對(duì)本文采用垂直升降式立體車庫(kù)，進(jìn)行第二部分的立體車庫(kù)存取調(diào)度研究，立體車庫(kù)的結(jié)構(gòu)如圖1所示，立體車庫(kù)一共10層，20個(gè)車位，采用上下升降左右平移的方式，車庫(kù)中間通過(guò)升降機(jī)垂直運(yùn)送車輛，兩側(cè)是和車庫(kù)中軸線垂直設(shè)置的停車位。通過(guò)升降機(jī)構(gòu)將車輛運(yùn)送到預(yù)存層，每個(gè)車位都設(shè)有一個(gè)搬運(yùn)器，搬運(yùn)器橫移從預(yù)存車位水平運(yùn)動(dòng)，再將車輛從升降機(jī)上運(yùn)送到預(yù)存車位，完成存車過(guò)程。對(duì)于取車過(guò)程，搬運(yùn)器水平運(yùn)動(dòng)將車輛送到升降機(jī)上，搬運(yùn)器回歸到原位置，升降機(jī)將垂直將車輛運(yùn)送到車輛出入口處，旋轉(zhuǎn)臺(tái)旋轉(zhuǎn)180°，等車人員將車輛開(kāi)走。

垂直升降式立體車庫(kù)的結(jié)構(gòu)，如圖1所示

2 通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法實(shí)現(xiàn)時(shí)間最優(yōu)控制

2.1 編碼和初始種群的生成

為了解決存取車調(diào)度的問(wèn)題，如果以最短的路線及最少的時(shí)間實(shí)現(xiàn)存取車輛，那么便能達(dá)到時(shí)間最優(yōu)。編碼采用混合整數(shù)編碼，遺傳個(gè)體為操作碼+操作數(shù)，操作碼包括取車和存車，采用0，1的二進(jìn)制編碼，0代表的是存取車操作，1代表的是車位號(hào)；操作數(shù)為立體車庫(kù)中各個(gè)可存放車輛的車位號(hào)，采用整數(shù)編碼，整數(shù)代表車位號(hào)。

2.2 適應(yīng)度函數(shù)的建立

適應(yīng)度函數(shù)是用來(lái)區(qū)分群體中個(gè)體好壞的指標(biāo)，本文是求總的存取時(shí)間的T的最小值，把函數(shù)值的倒數(shù)作為個(gè)體的適應(yīng)度，函數(shù)值越小，適應(yīng)度越大，適應(yīng)度計(jì)算函數(shù) 。升降機(jī)在相鄰兩層運(yùn)動(dòng)所需的時(shí)間為Ts，且為常數(shù)，取為3s。搬運(yùn)器橫移時(shí)間為TBH，搬運(yùn)器橫移從升降機(jī)取車時(shí)間為TBQ，搬運(yùn)器橫移從車位送車時(shí)間為TBS，搬運(yùn)器橫移回歸到位時(shí)間為 TBG，旋轉(zhuǎn)臺(tái)旋轉(zhuǎn)180°所需的時(shí)間為TX，其中TBH=TBQ=TBS=TBG，且為常數(shù)，取為4S，TX亦為常數(shù)，取為10S， 。其中m表示取車總次數(shù)，n表示存車總次數(shù)，（ij）表示車位坐標(biāo)，ji1表示取車時(shí)車位置所在層數(shù)，ji2表示存車時(shí)車位置所在層數(shù)。當(dāng)ji1≠ji2時(shí)，表示取車位置和存車位置不同，當(dāng)ji1=ji2時(shí)，表示取車位置和存車位置相同。

2.3 遺傳算子的選擇

選擇算子采用輪盤賭選擇方法，輪盤賭選擇類似于博彩游戲中的輪盤賭。個(gè)體的適應(yīng)度按比例轉(zhuǎn)化為選中概率，按照選中概率將輪盤分成扇區(qū)，按照選擇次數(shù)，隨機(jī)產(chǎn)生和選擇次數(shù)相等的[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)列，將這些隨機(jī)數(shù)列與累計(jì)概率相比較，確定被選中的個(gè)體。顯然適應(yīng)度高的個(gè)體被選中概率大，而且可能被選中；而適應(yīng)度低的個(gè)體則很有可能被淘汰。

2.4 交叉算子的設(shè)計(jì)

交叉算子采用改進(jìn)的OX交叉算子，具體步驟如下：

（1）在A1、A2兩個(gè)父代個(gè)體中隨機(jī)生成兩個(gè)交叉點(diǎn)，將交叉點(diǎn)中間部分基因串分別取出記為P1、P2。

（2）將父代個(gè)體A1中P2相等的基因取出，若無(wú)與之相等的基因則去除A1中最大的基因，從而得到B1；將父代個(gè)體A2中P1相等的基因取出，若無(wú)與之相等的基因則去除A1中最大的基因，從而得到B2。

（3）將P2作為一個(gè)基因串，一次插入到B1的任意兩個(gè)基因中間（包括起始位前面和最后位后面），可得到一系列的子代個(gè)體C1；同理，將P1作為一個(gè)基因串，一次插入到B1的任意兩個(gè)基因中間，可得到一系列的子代個(gè)體C2。

（4）分別從C1和C2中選擇最優(yōu)的個(gè)體，作為交叉后的子代個(gè)體。

2.5 變異算子的設(shè)計(jì)

本文采用改進(jìn)逆轉(zhuǎn)變算子，在染色體的兩個(gè)奇數(shù)位之間發(fā)生斷裂，兩個(gè)斷裂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的偶數(shù)位按反向的順序插入，對(duì)應(yīng)的奇數(shù)位不變，奇數(shù)位代表操作碼，偶數(shù)位代表操作數(shù)。

3 實(shí)例分析

以10個(gè)車位為例，假設(shè)在一段時(shí)間內(nèi)有5輛車從車庫(kù)中取出，有5輛車預(yù)存入車庫(kù)。初始種群規(guī)模為20個(gè)個(gè)體，交叉概率PC=0.7，變異概率選取為Pm=0.01，遺傳代數(shù)為150代。經(jīng)過(guò)仿真后得出的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如下圖2所示。

圖2的橫坐標(biāo)表示遺傳代數(shù)，縱坐標(biāo)表示每一代中所用總的存取時(shí)間最小個(gè)體的總的存取時(shí)間。經(jīng)過(guò)仿真后，獲得了較好的收斂，得到的最小的總的存取時(shí)間為238s，對(duì)應(yīng)的車輛存取序列見(jiàn)表1。

4結(jié)語(yǔ)

通過(guò)結(jié)合垂直升降式立體車庫(kù)的運(yùn)行特點(diǎn)，通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法，來(lái)實(shí)現(xiàn)車輛存取調(diào)度中總的存取車輛時(shí)間達(dá)到最少的目的，從而達(dá)到時(shí)間最優(yōu)控制，通過(guò)Matlab仿真，獲得了使總的存取車時(shí)間達(dá)到最小的較優(yōu)的存取車序列，如果在實(shí)際的車庫(kù)存取中使用該序列，可以較大限度地節(jié)約用戶的存取車時(shí)間，對(duì)于提高效率有極大的幫助。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡(jiǎn)介：關(guān)榆君，男，河北唐山，教授，研究方向：控制工程；和淼，男，河北邢臺(tái)，研究生，研究方向：立體車庫(kù)調(diào)度系統(tǒng)endprint