文章摘要
董砚,康学斌,雷兆明,卢禹.基于蒙特卡洛树搜索的智能天车倒垛优化方法[J].高技术通讯(中文),2021,31(7):705~712
基于蒙特卡洛树搜索的智能天车倒垛优化方法
  
DOI:10.3772/j.issn.1002-0470.2021.07.003
中文关键词: 钢卷库; 倒垛; 天车作业; 蒙特卡洛树搜索(MCTS); 出库任务
英文关键词: 
基金项目:
作者单位
董砚  
康学斌  
雷兆明  
卢禹  
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中文摘要:
      智能天车倒垛优化是提高钢卷库堆场利用率的重要手段,同时对提升钢铁仓库物流效率具有重要意义。针对该问题,建立最小倒垛次数为目标的天车作业负荷数学模型。在对模型求解过程中,借鉴了Alpha Go-Zero中树搜索方法,设计了蒙特卡洛钢卷搜索树(MCRST)。为了提升搜索树的收敛速度和结果的准确性,将树的置信度上界(UCT)改为快速动作值估计(RAVE),同时引入绝对剪枝策略避免节点盲目扩展。通过不同规模算例实验,将改进算法与原树搜索和粒子群算法(PSO)进行比较,证明了该算法在大规模问题上的优越性;同时该算法也考虑了订单钢卷出库顺序和出库量等因素,验证了算法的适用性。
英文摘要:
      
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