高一鹭，胡志华

（上海海事大学物流研究中心，上海201306）（*通信作者电子邮箱zhhu@shmtu.edu.cn）

0 引言

自动化导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）是自动化集装箱码头（Automated Container Terminal，ACT）水平运输的主要设备［1］，承担岸边与堆场之间集装箱的搬运任务，与岸桥和场桥互相协调共同完成码头的装卸作业。AGV 路径是指搬运任务作业过程中，AGV 从任务起点（Origin，O）到终点（Destination，D）的行驶轨迹，而ACT 连续作业下，多辆AGV同时共享道路网络并行完成大量装卸任务，因此AGV 行驶轨迹可能发生交叉或重叠从而导致AGV 发生碰撞、拥堵等冲突问题。AGV 路径冲突若处理不当，则导致AGV 单次作业时间延长，作业成本增加，同时增加岸桥或场桥的等待时间，延长ACT 整体装卸时间，从而降低其运作效率并大幅度增加码头作业成本。因此考虑冲突规避的多AGV 路径规划是ACT 运作管理的关键问题，相关的模型与算法研究为码头的运营和管理提供重要的理论依据［2-4］。

冲突规避的AGV 路径规划问题已成为当前研究的重点。Lyu 等［5］将带时间窗的Dijkstra 算法嵌入遗传算法中，搜索最短路径同时检测多车辆的碰撞情况；Fazlollahtabar等［6］建立混合整数规划模型并提出两阶段优化方法（搜索解空间和寻找最优解）来规避AGV 之间的冲突；Nishi 等［7］提出动态环境中双向AGV 系统调度和路径冲突规避的Petri网分解方法，整个Petri 网分解为任务子网和AGV 子网并在AGV 子网中嵌入避免死锁的方法；Miyamoto 等［8］建立混合整数规划模型，并提出局部随机搜索方法求解容量限制的AGV 系统调度和冲突规避的路径规划问题。以上研究同时考虑AGV 路径规划以及任务调度问题，通过调整AGV 任务作业序列以规避路径冲突。……