哈尔滨工业大学工程硕士学位论文
摘要
随着互联网技术、物联网技术以及大数据等技术的发展和应用，物流行业
朝着智慧化方向发展，进入了智慧物流时代。而仓储作为物流环节的核心，支
撑了物流行业的发展，物流业的快速发展和广阔前景，对仓储行业提出了更高
的要求和更大的需求。而四向穿梭车作为仓储系统中的关键设备，直接影响了
仓储系统的效率和智能化程度，针对四向穿梭车的路径规划和调度算法的研究，
对实现仓储智慧化具有重大意义。因此，本文将依托于实际项目，对多四向穿
梭车系统展开路径规划与调度算法的研究。
本文对多四向穿梭车系统的路径规划算法进行了研究，提出了基于节点动
态权值的多四向穿梭车路径规划算法。为解决多四向穿梭车之间的冲突及死锁
问题，本文对多四向穿梭车系统的路径规划算法进行了研究，研究层次是从单
车路径规划到多车路径规划。在单车路径规划算法的研究中，首先进行仓储环
境地图构建以及仓储有向图的建模，然后建立了四向穿梭车路径规划时间模型，
分别对BFS算法、Dijkstra算法、A*算法以及改进的A*算法进行了研究，通过
仿真发现，改进后的A*算法在算法运行时间、节点搜索量以及四向穿梭车转弯
次数等方面都是最优的。其次，在单车路径规划算法的基础上，分析了多四向
穿梭车的冲突问题，建立了基于节点动态权值的多车路径规划模型，并提出了
基于节点动态权值的多车路径规划算法，该算法引入了节点动态冲突权值与转
弯权值，在各种冲突情形的仿真中表现优异，同时在多辆四向穿梭车的复杂情
形下，有着较好的路径规划效果。
本文对多四向穿梭车系统的调度算法进行了研究，提出了结合模拟退火的
动态遗传调度算法。如何合理分配订单任务，以及如何合理调度四向穿梭车以
及提升机，是调度算法的研究难点。本文首先对多四向穿梭车系统的出入库作
业流程以及优化指标进行分析，并建立了任务调度时间模型。然后设计了基于
遗传算法的任务调度算法，通过仿真得到了最佳交叉概率P为0.7，最佳变异
c
概率P为0.3，同时得到了最佳的四向穿梭车数量为6，并且得出了四向穿梭
e
车平均利用率与四向穿梭车数量的变化关系。最后对算法的选择过程和交叉变
异过程进行了改进，设计了结合模拟退火的遗传调度算法以及结合模拟退火的
动态遗传调度算法，仿真得到最佳的温度控制参数初始值T为200，温度控制
0
系数m为0.99，此外，通过仿真得到的三种算法的迭代曲线可以看出，结合模
拟退火的动态遗传调度算法效果更优。
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哈尔滨工业大学工程硕士学位论文
最后进行了多四向穿梭车系统调度实验。依托于实际项目的硬件环境与软
件环境，根据仿真所得任务调度方案，对多四向穿梭车系统调度算法进行现场
实验验证。首先在不同的四向穿梭车数量下进行实验，得到的系统运行时间变
化趋势与仿真结果基本吻合；然后在不同的任务数量下进行实验，得到的系统
运行时间变化趋势与仿真结果也基本吻合，从而证明了算法的有效性和准确性。
关键词：四向穿梭车；路径规划；节点动态权值；任务调度；遗传算法
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Abstract
WiththedevelopmentandapplicationofInternettechnology,Internetof
Thingstechnologyandbigdatatechnology,thelogisticsindustryisdevelopingin
thedirectionofsmartlogisticsandwehaveenteredtheeraofsmart