异构机器人协同调度在订单拣选系统中的同步取送任务优化研究

本文针对电商仓储场景中异构机器人(ACR/AMR)协同调度难题，提出融合三阶段接力运输(ACR-AMR-ACR)的同步取送(SPD)解决方案。通过建立最小化完工时间的数学模型，创新性开发改进变邻域搜索(IVNS)算法，包含终端驱动初始化、空闲机器人预约解码等机制，有效解决跨阶段资源竞争与时空约束问题，为智能仓储系统效率提升提供新范式。

　　

亮点

这项研究揭示了智能仓储领域的关键突破：通过创新的终端驱动初始化策略，成功解决AMR机器人启动延迟的行业痛点；借鉴出租车预约机制设计的空闲机器人解码方法，显著降低双重时间损耗（空闲等待与空载行驶）。

问题描述

CSHR-SPD问题涉及n个独立任务由c台ACR和m台AMR协同完成。每个任务需经历三阶段运输：1）ACR将货箱从初始位S_k运至缓冲架M_k；2）AMR完成缓冲架到工作站的往返；3）ACR将货箱归位。

改进变邻域搜索算法

针对NP难特性，IVNS算法创新设计：1）瓶颈感知混合邻域集——尾部任务重分配算子优化制约完工时间的关键任务；2）最大间隙算子消除非生产性时间窗，犹如"手术刀"精准切除系统低效片段。

实验设计

在Intel i9-12900H平台采用Python 3.7进行测试，算法展现出"智能仓储加速器"特性，使AMR等待时间缩短38%，系统吞吐量提升40%（Hairobotics, 2023数据）。

结论

本研究构建的数学模型与IVNS算法，如同为异构机器人系统装上"协同中枢"，成功破解三阶段运输的序列依赖与资源竞争难题。特别设计的最大间隙算子，其效果堪比"时间捕手"，能精准捕获并消除系统最大无效时间片段。