需求描述

停車場的遺傳算法設計應用
背景介紹：
智能AGV停車場共兩層，使用3個AGV進行停取車運營，停車場內共有2個升降電梯，作為停取車任務交割處。停車場每個車位的規(guī)格是5300*2400mm，AGV規(guī)格2830*1920mm。

AGV的約束條件：
1. 3輛AGV盡量工作時長相當，使得3輛AGV利用率最大。
2. 1個取車專用升降電梯，升降電梯每次更換樓梯，共耗時30s，所以需要優(yōu)化每臺AGV在電梯口的等待時間。
3. AGV在路徑規(guī)劃中的沖突問題。
4. AGV抬起、放下操作均耗時5秒。
5. AGV可在任意前后左右移動，負載時速度為1m/s，只能從停車位的較窄口入停車位，空載時速度為1.4m/s，
6. AGV整個存取車操作中，只可前后移動操作，不需要旋轉操作。

目的：
縮短每組運行時間
實驗過程：
首先，用柵格圖對停車場進行建模。接下來，分別使用FCFS和遺傳算法，對3個AGV進行調度取車，將取車任務分配給3個AGV。1. 使得每臺AGV運行時間均衡， 3輛AGV利用率最大。2. AGV同時運行任務中，遠近任務交替搭配，優(yōu)化每臺AGV在電梯口的等待時間。3. 解決AGV在路徑規(guī)劃中的沖突問題。


隨機出現(xiàn)36個取車任務隊列，取車目標隨機分布。
以每6個取車任務隊列劃分為一組，共6組，進行批量取車。組內任務順序可調換，組間順序不可調換。進行取車任務調度
以每9個取車任務隊列劃分為一組，共4組，進行批量取車。組內任務順序可調換，組間順序不可調換。進行取車任務調度
以每12個取車任務隊列劃分為一組，共3組，進行批量取車。組內任務順序可調換，組間順序不可調換。進行取車任務調度
共3個劃分組原則，以下用分別分組6、9、12代替


實驗一：隨機5次
1. 用A*算法，對隨機出現(xiàn)36個取車任務隊列，進行最短路徑規(guī)劃。
2. 用遺傳算法對分組的6、9、12和進行迭代到最優(yōu)范圍，在最短路徑規(guī)劃下，用1、組內通過任務分配，實現(xiàn)路徑不沖突。2、每組電梯口等待時間最小，最好為零。作為兩個適應度函數(shù)，縮小算法的解空間。。以此達到每小組耗時最短。
交付內容：
1. 分組的6、9、12的函數(shù)迭代收斂圖
2. 總迭代次數(shù)平均劃分5片（如共1000次迭代，那就是200、400、600、800、1000），每個迭代次數(shù)下的每小組耗時表。交流詳說

實驗二：
1. 用FCFS，對隨機出現(xiàn)36個取車任務隊列，進行總耗時計算。
交付內容：
1. FCFS的36個任務的，每個任務完成時刻表。

其他交付內容：
1. 遺傳算法文檔（①如何構建約束條件。②如何實現(xiàn)此算法的步驟）
2. 源代碼（需要注釋）


難點重點：
1、 遺傳算法的適應度函數(shù)的確立

備注：
1. AGV沒有更詳細的參數(shù)了，AGV只可前后左右行動，不可側方位停車。（實驗室模擬任務，當前不需要更詳盡參數(shù)）
2. 只用FCFS,不可用hrrn。
3. 五一有空的來做吧，時間緊，因為還要測試其他數(shù)據(jù)。