I nte rna t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io n ( I J R A)   Vo l.  6 ,   No .   2 ,   J u n e  2 0 1 7 ,   p p .   69 ~ 79   I SS N:  2 0 8 9 - 4 8 5 6 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r a. v 6 i2 . p p 69 - 79          69       J o ur na l ho m ep a g e :   h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JR A   A Guided  Ant  Co lo ny  O pti m i z a tion Alg o rith m   for  Co nflict - fre e  Ro uting Sche duli ng  of A G Vs Co ns idering  Waiting  T i m e         L I   J un - j un 1 ,   XU  B o - w ei 2   ,   Ya ng   Yo ng - s heng 3 ,   Wu H ua - f eng 4   1 ,4 M e rc h a n t  M a rin e   Co ll e g e ,  S h a n g h a i  M a rit im e   Un iv e rsit y ,   S h a n g h a i,   Ch in a   2 ,3 In sti t u te o f   L o g isti c s S c ien c e   &   En g in e e rin g ,   S h a n g h a i  M a rit im e   Un iv e rsit y ,  S h a n g h a i,   C h in a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   2 9 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   A p r   1 7 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   A p r   3 0 ,   2 0 1 7       Eff icie n t  c o n f li c t - f re e   ro u ti n g   sc h e d u li n g   o f   a u to m a ted   g u i d e d   v e h icle s   (AG V s)  in   a u t o m a ted   lo g isti c   sy ste m s  c a n   im p ro v e   d e li v e r y   ti m e ,   p re v e n t  d e lay s,  a n d   d e c re a se   h a n d li n g   c o st.  On c e   p o ten ti a l  c o n f li c ts  p re se n t  th e m se l v e s  o n   th e ir  ro a d   a h e a d ,   AG V s  m a y   w a it   f o r  a   w h il e   u n ti l  th e   p o ten ti a l  c o n f li c ts  d isa p p e a r  b e si d e s  a lt e rin g   th e ir  ro u tes .   T h e re fo re ,   AG V   c o n f li c t - f re e   ro u ti n g   sc h e d u li n g   in v o lv e s  m a k in g   ro u ti n g   a n d   w a it in g   ti m e   d e c isio n s  sim u lt a n e o u sly .   T h is  w o rk   c o n stru c ts  a   c o n f li c t - f r e e   ro u ti n g   sc h e d u li n g   m o d e l  f o r  AG V s  w it h   c o n sid e ra ti o n   o f   wa it in g   ti m e .   Th e   p ro c e ss   o f   th e   m o d e l  is  b a se d   o n   c a lcu lati o n   o f   th e   trav e l  ti m e   a n d   c o n f li c t  a n a ly sis  a t  th e   li n k s  a n d   n o d e s.  A   g u id e d   a n t   c o lo n y   o p ti m iza ti o n   (GA CO)  a lg o rit h m ,   in   w h ich   a n ts  a re   g u id e d   to   a v o id   c o n f li c ts  b y   a d d in g   a   g u id a n c e   f a c to r  to   th e   sta te  tran siti o n   ru le,  is  d e v e lo p e d   to   so lv e   th e   m o d e l.   S im u latio n s  a re   c o n d u c ted   t o   v a li d a te t h e   e f f e c ti v e n e ss   o f   th e   m o d e l  a n d   t h e   so lu ti o n   m e th o d .   K ey w o r d :   An t c o lo n y   Au to m a ted   g u id ed   v eh icle s   C o n f lict - f r ee   P ar ticle  s w ar m   o p ti m izatio n   R o u ti n g   s c h ed u li n g   W aitin g   t i m e   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   L I   J u n - j u n ,     Me r ch an t M ar i n e  C o lle g e,   Sh a n g h ai  Ma r iti m e  U n i v er s it y ,   Sh an g h ai,   C h i n a.   E m ail:  lij j @ s h m t u . ed u . c n       1.   I NT RO D UCT I O N     Au to m a ted   g u id ed   v e h icles  ( A G Vs)  f o r m   p ar t  o f   a n   u n m a n n ed   tr a n s p o r t  s y s te m   u s ed   f o r   h o r izo n tal   tr an s p o r tatio n   tas k s [ 1 ] .   A   n u m b er   o f   A GV s   p r esen t  i n   th e  r o ad   n et w o r k   af f ec ts   t h e  ef f ec tiv e  A GV  s p ee d ,   an d   ex p ec ted   c y cle   ti m e,   w h ic h   i n   tu r n   a f f ec ts   th e   au to m ated   lo g is t ic  s y s te m   t h r o u g h p u t.  F u r t h er m o r e,   li m ited   b y   th e  co m m o n   r o ad - t y p e  n et w o r k ,   A GVs  m a y   co n g es t  o r   ev e n   co llid e  w it h   ea c h   o th er   w h e n   to o   m a n y   A GV s   ar e  r u n n i n g   alo n g   a  n ar r o w   la n e  o r   p ass in g   s o m e  cr o s s in g   r o ad s [ 2 ] .   T h e  ef f ec t  o f   v e h icle   co n g esti o n   d u r in g   in ter n a l  tr an s p o r t  co u ld   n o t  b e  ig n o r ed   b ec au s e  th e   co r r esp o n d in g   t h r o u g h p u t  r ed u ct io n s   w er e  as  lar g e  as   8 5 %[3 ] .   T h er ef o r e,   A GV  co n f lict s   h a v e  b ee n   t h e  m o s t  s i g n i f ican t  ch alle n g e  t h at  co n s tr ain s   t h e  r eliab ilit y ,   s ec u r it y ,   an d   ef f icie n c y   o f   au to m ated   lo g is tic  s y s te m s [ 4 ] .   T h e  co n f lict - f r ee   r o u ti n g   s c h ed u li n g   p r o b le m   ( C FR SP )   o f   A GVs,  w h ic h   i s   a n   i m p o r ta n t a n d   f u n d a m e n tal  p r o b lem   i n   t h e  m an a g e m en t o f   A GV   s y s te m s ,   h a s   b ee n   in v esti g ated   b y   a  n u m b er   o f   s tu d ie s .   Ma n y   s t u d ies  f o c u s   o n   r o u te   d esig n   a n d   ad j u s t m e n t,  w h ic h   is   a  k e y   p r o b le m   i n   th e  co n f lict - f r ee   r o u tin g   o f   A G Vs.  R e s ea r ch er s   p r o p o s ed   a  r ea l - ti m e  tr a f f ic  co n tr o l  s ch e m e[ 5 ] .   Sp ec if icall y ,   th e y   e m p lo y ed   a  k - s h o r test   p ath   s ea r c h   al g o r ith m   to   co n s tr u ct   a  p ath   s et;   t h u s ,   t h e  o n lin e   m o tio n   p la n n in g   o p er atio n   w a s   p er f o r m ed   i n   r ea l   ti m e.   Oth er   w o r k er s   p r esen ted   a  d y n a m ic  r o u ti n g   m et h o d   f o r   s u p er v is o r y   co n tr o l  o f   tr av eli n g   AGVs  w i th i n   t h e  la y o u t  o f   a  g i v e n   w ar eh o u s e[ 6 ]   an d   u s ed   ti m e  w i n d o w s   i n   a  v ec to r   f o r m   to   s o lv e   th e  s h o r test   p at h   p r o b lem   d y n a m icall y .   H u   et  al.   p r o p o s ed   a   d y n a m ic  r o u ti n g   p lan   al g o r it h m   b a s ed   o n   a  ti m e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 0 8 9 - 4856   I J R A     Vo l.  6 ,   No .   2 ,     J u n e  2 0 1 7   :   69   –   79   70   w i n d o w [ 7 ] .   B ased   o n   alter n ati v e  p ath s   a n d   id ea l  ti m e  w i n d o w s ,   th e ir   alg o r it h m   u p d ated   t h e  ti m e  w in d o w s   o f   lo w er - p r io r ity   AGVs.    T y p icall y ,   ea c h   AGV  w is h i n g   to   p ass   is   r eq u ir ed   to   b o o k   a  p ass ag e  ti m e  i n ter v a l  an d   a  r o u te.   I n   o r d er   to   av o id   p o s s ib le  co n f li cts,  A GVs  m a y   ch o o s e  a  w a i tin g   s tr ate g y   s u ch   a s   d ec eler atio n   an d   s to p p in g   ex ce p t  r o u te   ad j u s t m e n t.   B y   ch an g i n g   t h e  p r io r it y   o f   AG Vs  p as s in g   th r o u g h   t h e  n o d es  a n d   ad j u s ti n g   th e   p ass in g   s eq u e n ce s   o f   co r r esp o n d in g   n o d es,  Q iao   et  a l.  p r o p o s ed   an   u p d atin g   AGV  s c h e d u le  to   r ea lize  r ea l - ti m e  co n f lict - f r ee   r o u tin g   in   a  d y n a m ic  u n ce r tai n   en v ir o n m en t[ 8 ] .   Sh ao   et  al.   u s ed   a  t r af f ic  co n tr o ller   to   o p er ate  ea ch   m o v i n g   A GV  o n lin e  a f ter   u tili z in g   t h e  A*   alg o r ith m   to   co n s tr u ct  an   o p ti m al  p at h   s et  f o r   A G V[ 9 ] .   W h en   th e  tr af f ic  co n tr o ller   o p er ates,  lo w er   p r io r it y   A GVs  n ee d   to   w ait  if   t h ei r   r o a d s   ah ea d   ar e   o cc u p ied   b y   h i g h - p r io r it y   A GVs.  Ni s h i  e t  al.   s t u d ied   t h e   o p ti m izatio n   o f   co n f lic t - f r ee   r o u tin g   p r o b le m   f o r   A G Vs  w it h   ac ce ler atio n   a n d   d ec el er atio n [ 1 0 ] .     Fazlo llah tab ar   et  al.   p r o p o s e d   a  m ath e m atica l  p r o g r am   t o   m i n i m ize  th e  p en alize d   ea r lin es s   an d   tar d in ess   f o r   co n f lict - f r ee   a n d   j u s t - in - ti m e  p r o d u ctio n ,   co n s id er in g   t h e  d u e  d ate  o f   A GVs  r eq u ir ed   f o r   m ater ial  h an d li n g   a m o n g   s h o p s   in   a  j o b   s h o p   l ay o u t[ 4 ] .   L u   d ev elo p ed   a  co m b i n atio n   o f   p r o b ab ilis tic  an d   p h y s ics - b ased   m o d el s   f o r   tr u c k   i n ter r u p tio n s [ 1 1 ] .   On   t h e  b a s is   o f   e x ac tl y   e v al u ati n g   th e   e x p ec ted   lin k   tr av el   ti m e,   Mi y a m o to   an d   I n o u e   s o lv ed   a  m i x ed - in te g er   p r o g r a m m i n g   m o d el  b y   u s i n g   a  s q u ea k y - w h e e l   o p tim izatio n   b ased   m eta - h e u r is tic  to   m i n i m ize  t h e  to tal  e x p ec ted   tr av el  ti m e  r eq u ir ed   t o   m o v e  co n tai n er s   ar o u n d   th e  y ar d .   T h ey   al s o   p r o p o s ed   lo ca l/ra n d o m   s ea r ch   m et h o d s   to   s o lv e  t h e  d is p atc h   an d   co n f lict - f r ee   r o u tin g   p r o b lem   o f   ca p ac itated   A GV  s y s te m s [ 1 2 ] .   Ho w e v e r ,   th e  w ai tin g   s tr ate g ie s   in   t h eir   w o r k   w er e  o n l y   tr ea ted   as  te m p o r ar y   m ea s u r es  to   av o id   co n f lict s .   T h e y   d id   n o t  co n s id er   a  w ait in g   s tr ateg y   in   th e  i n it ia l   s ch ed u lin g .   Dif f er en t  w ai tin g   s tr ate g ie s   r esu lt  i n   d if f er en t  r u n n i n g   s tate  an d   d if f er e n t  p r o d u ctiv it y .   I t  is   b etter   to   d esig n   th e  r o u te  a n d   w aiti n g   ti m e  to g et h er   f o r   A GV s   in   ad v an ce ,   r ath er   t h an   s i m p l y   u s i n g   w aiti n g   a s   a   te m p o r ar y   m ea s u r e  w h en   co n f lict  h ap p en s .   Z h o u   et  al.   p r o p o s ed   a  co n f lict  f r ee   O v er h ea d   Ho is t  T r an s p o r te r   ( OHT )   p ath   s ch ed u li n g   m e th o d   b ased   o n   a  r o llin g   h o r izo n   s t r ateg y [ 1 3 ] .   B y   ex ec u ti n g   s p ac e  an d   ti m e  co n f lict   d etec tio n   f o r   t h e  c u r r en t  s h o r t est  p ath ,   th e y   co n f ir m ed   t h e  c o n f lic t  f r ee   p ath   i n   t h e  c u r r en t  ti m e  w i n d o w   b y   tak i n g   a  co r r esp o n d in g   co llis i o n   av o id an ce   s tr ate g y ,   w h ic h   w a s   les s   ti m e  co n s u m in g ,   a n d   th e y   also   co n d u cted   ev en t - d r iv e n   r e s ch ed u lin g .   Ho w e v er ,   th e ir   ass u m p tio n   w as  t h at  o n l y   o n e  OHT   w as  al lo w e d   to   r u n   o r   s to p   a t   ea ch   n o d e  at  th e   s a m e  m o m e n t,  w h ic h   li m ited   i ts   ap p licati o n   r an g e.   Said i - Me h r ab ad   et  al.   p r o p o s ed   a  t w o - s tag e  a n t  co lo n y   o p ti m izatio n   al g o r ith m   f o r   a  m at h e m ati ca l  m o d el  co m p o s ed   o f   t h e  j o b   s h o p   s ch ed u lin g   p r o b lem   an d   co n f lic t - f r ee   r o u tin g   p r o b lem [ 1 4 ] .   A G Vs  co u l d   m o v e  to   n o d es  n ea r b y   o r   s ta y   at  t h e  o r ig i n al  n o d e  in   th e  n ex t  ti m e  u n it.  Ho w e v er ,   th e  r o ad   n et w o r k   in   r e f er en ce   [ 1 4 ]   co n s is ted   o f   s q u ar e  g r id s ,   w h ic h   w as   d if f er e n t f r o m   m o s t o f   t h e  ac t u al  s it u atio n s .     Af ter   s t u d y in g   t h e  c u r r en t  li ter atu r e,   it  is   clea r   t h at  co n f lict - f r ee   r o u ti n g   s ch ed u li n g   o f   A GV s   co n s id er in g   w a iti n g   ti m e  h a s   r ec eiv ed   le s s   a tten tio n   f r o m   t h e  r esear ch   co m m u n i t y .   Ho w ev er ,   d eter m in i n g   t h e   r o u te  an d   w ai tin g   ti m e  s i m u lt an eo u s l y   f o r   A G Vs  i n   ad v an c e  m a y   r ed u ce   o r   e v en   av o id   c o n f lic ts   i n   th e  r o ad - t y p e  n et w o r k   w it h   a  g r ea ter   a cc u r ac y .   I n   t h i s   w o r k ,   th e  AG Vs  C F R SP   is   r e g ar d ed   as  a  m ix ed   co m b in a t o r ial   o p tim izatio n   p r o b le m   co m p o s ed   o f   r o u tin g   an d   w aiti n g   ti m e   o p tim izatio n s .   A   g u id ed   an t  c o lo n y   o p ti m iza tio n   ( GACO)  alg o r ith m   is   d esi g n ed   to   o p tim ize  A GV s   C F R S P .   T o   av o id   c o n f lict s ,   th e  r o u tes  o f   A GV s   ar e  o p tim ized   b y   m o d i f ied   s tatu s   t r an s f er   r u le  i n   w h ic h   a  k i n d   o f   g u id an ce   f ac to r   is   e m b ed d ed ;  w h ile   th e   w aiti n g   ti m e  i s   o p ti m ized   b y   t h e  iter at iv e  r u le  o f   P SO.  Sev er al  s i m u l atio n s   s h o w   t h at  t h e  p r o p o s ed   m o d el  a n d   m et h o d   h av e  s tr o n g   r atio n alit y   an d   ap p licab ilit y .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h e  r o ad   n et w o r k   o f   an   a u t o m ated   lo g i s tic  s y s te m   i s   d en o ted   b y   a   g r ap h   s u ch   a s   Fi g u r e  1   w it h   N   n o d es  ( A 1 ,   A 2 ,   …,   A N)   an d   B   lin k s .   T h er e  ar e  P   A GVs  ( A GV1 ,   A GV2 ,   …,   A GVP ) .   T h e  s tar tin g   n o d e,   f i n is h i n g   n o d e,   an d   s p ee d   o f   th e  p th   A GV  ( d en o ted   as  A GV p )   ar e  Sp ,   E p   an d   Vp ,   r esp ec tiv el y .         Fig u r e  1 .   R o ad   n et w o r k   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R A   I SS N:  2 0 8 9 - 4856     A   Gu id ed   A n t Co lo n y  Op timiz a tio n   A lg o r ith m  fo r   C o n flict - fr ee   R o u tin g   S ch ed u lin g   o f A GV s ...   ( LI  Ju n - ju n )   71   2 . 1 .     T ra v el  t i m e  o f   AG V s   Ass u m in g   th a t  A G V p  p as s es  t h r o u g h   li n k   ( A k ,  A l ) ,   an d   n o d e s   A k   an d   A l  ar e  th e  i th   an d   ( i+ 1 ) th   n o d es  in   its   r o u te  ( t h e  s tar ti n g   n o d e  S p   is   tak e n   a s   th e  1 st   n o d e) .   T h e  d is tan ce   b et w ee n   n o d es  A k   a n d   A l   is   d en o ted   b y   ,1 p ii d .   T h e  w ait in g   ti m e  o f   A GV p  i n   f r o n t  o f   n o d es  A k   an d   A l  ar e  p i   an d   1 p i ,   r esp ec tiv el y .   T h e  ti m e  i n ter v al   o f   AGV p  p ass i n g   t h r o u g h   n o d es  A k   an d   A l  is   p k t   an d  p l t ,   r esp ec tiv el y ,   as s h o w n   i n   E q u a tio n   ( 1 )   an d   ( 2 ) .     1 ,1 11 1 ii p p p k j j j jj p td v                    ( 1 )     1 ,1 11 1 ii p p p l j j j jj p td v                    ( 2 )     Ob v io u s l y ,   th er e  s h o u ld   b e  a   s af e t y   d is ta n ce   b et w ee n   t w o   AGVs   f o r   co n f lict   p r ev en tio n .   L et  t h e   d u r a tio n   o f   AGV p  p ass in g   t h r o u g h   li n k   ( A k ,  A l )   b e  , p kl T ,   w h ic h   c an   b e  ca lcu lated   ac co r d in g   to   E q u atio n   ( 3 ) .   I n   E q u atio n .   ( 3 ) ,   * pp kk tt  ,  * pp ll tt  ,   an d   is   a  co n s ta n t  m o r e  th a n   ze r o   to   e n s u r e  th e  in ter v al  o f   k ee p in g   a  s a f e  d is ta n ce   a m o n g   A GV s .   I f   A GV p  d o es n o t p ass   th r o u g h   li n k   ( A k , A l ) ,   let  , p kl T   b e  .     , ( * , * ) p p p k l k l T t t                   ( 3 )     2 . 2 .    L ink   co nflict   I f   ,, * ( ) p q q k k l l k t T T ,  , , 1 pq kl W ;  else,  , , 0 pq kl W .   I f   ,, * ( ) p p p l k l l k t T T ,  , , '1 pq kl W ;  else,  , , '0 pq kl W .  W h er e  , q kl T d en o tes  th e  d u r atio n   AGV q   s p en d s   p ass i n g   th r o u g h   li n k   ( A k ,  A l )   f r o m   n o d e  A k ,   an d   , q lk T   d en o tes  th e   d u r atio n   A GV q   s p e n d s   p ass i n g   th r o u g h   li n k   ( A l ,  A k )   f r o m   n o d e  A l .   T h e  m a x i m u m   o v er lap   n u m b er   m a x , kl W f o r   A G Vs  t h o u g h   a  r a n d o m   li n k   ( A k ,  A l )   is   s h o wn   in     E q u atio n   ( 4 ) .   T h er ef o r e,   th e  n u m b er   o f   AGVs  tr av elli n g   s i m u ltan eo u s l y   i n   t h e  li n k   ( A k ,  A l )   is   m a x , 1 kl W . T h e  n u m b er   o f   r u n n i n g   A GV s   i n   lin k   ( A k ,  A l )   n ee d s   to   m ee t   E q u atio n .   ( 5 )   to   p r ev en t   li n k   c o n f lic t.  I n   E q u a tio n .   ( 5 ) ,   H a   is   th e  allo w ed   m a x i m u m   n u m b er   o f   r u n n i n g   A GVs p er   u n it d is ta n ce .     m a x , , , , , [ 1 , ] 11 m a x { m a x { , ' } } PP p q p q k l k l k l iP qq W W W     ( pq )           ( 4 )     m a x , , 1 kl a kl W H d                   ( 5 )     2 . 3 .    No de  c o nflict   An   A GV  h a s   a  ce r tain   len g t h ,   w h i le  a  j u n ctio n   in   t h e  r o ad   n et w o r k   h as  s o m e  s p atial  s c o p e.   So   an   A G V  n ee d s   s o m e  t i m e  to   p as s   th r o u g h   a  n o d e.   I f   || pq k k t t t h  ( t h is   ti m e  t h r esh o ld ) ,   A GV p   an d   A GV q  alm o s t   g o   th r o u g h   n o d e  A k   at  th e  s a m e  m o m e n t,  it  is   s et  , 1 pq k Z ;  o th er w i s e,   , 0 pq k Z .   T h en ,   th e  n u m b er   o f   A G Vs   p ass in g   t h r o u g h   n o d e  A k   s i m u lta n eo u s l y   i s   s h o w n   i n   E q u atio n .   ( 6 ) ,   an d   th e  m a x i m u m   n u m b er   o f   AGVs  p ass in g   th r o u g h   n o d e  A k   s i m u lta n eo u s l y   is   s h o w n   i n   E q u atio n .   ( 7 ) .   I n   o r d er   to   av o id   n o d e  co n f lict,   th e   n u m b er   o f   r u n n i n g   AGVs  i n   a  n o d e  n ee d s   to   m ee t  F o r m u la  ( 8 ) .   I n   Fo r m u la  ( 8 ) ,   H b   is   th e   allo w ed   m a x i m u m   n u m b er   o f   A GV s   p ass i n g   th r o u g h   a  n o d e  s i m u lta n eo u s l y .     #, 1 P p p q kk q ZZ    ( pq )                 ( 6 )     m a x # { 1 , , } m a x { } 1 p kk pP ZZ                  ( 7 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 0 8 9 - 4856   I J R A     Vo l.  6 ,   No .   2 ,     J u n e  2 0 1 7   :   69   –   79   72   m a x kb ZH                   ( 8 )     2 .4 .    Co nflict - f re e  ro uting   s c hedu li ng   m o del f o r  AG V s   B ased   o n   E q u atio n .   ( 1 ) ,   t h e  ta s k   co m p letio n   ti m e  f o r   A GV p   is   s h o w n   i n   E q u atio n .   ( 9 ) .   E ac h   A GV   i s   ex p ec ted   to   r ea ch   t h e  f i n is h i n g   n o d e  i n   t h e  s h o r test   ti m e.   T h en   th e   o b j ec tiv e  f u n cti o n   is   e x p r ess ed   i n   E q u at io n .   ( 1 0 ) .   E q u atio n .   ( 5 )   an d   ( 8 )   ar e  th e  co n s tr ain ts   f o r   th is   co n f l ict - f r ee   r o u ti n g   s c h ed u li n g   m o d el.   I n   E q u atio n .   ( 9 )   an d   ( 1 0 ) ,   N p  is   th e  n u m b er   o f   n o d es p ass ed   b y   A G V p   in cl u d i n g   t h e  s tar ti n g   a n d   f i n is h i n g   n o d es.     1 ,1 11 1 pp NN p p p E j j j jj p td v                    ( 9 )     m a x p pE ft                   ( 1 0 )       3.   G ACO   A L G O R I T H M   T h e  A GV s   C F R SP   p r i m ar il y   co n s i s ts   o f   t h e  r o u te   an d   waitin g   ti m e  d ec i s io n s .   T h e  f o r m er   is   a   d is cr ete  r o u te  o p ti m izatio n   p r o b lem ,   w h ile  t h e  latter   is   a  co n ti n u o u s   r ea l  n u m b er   o p ti m iz atio n   p r o b lem .   AC O   is   a  m eta - h eu r i s tic  b ased   g lo b al  o p tim izatio n   m et h o d   an d   h as  p r o v ed   its elf   i n   th e  f ield   o f   r o u te  o p tim iza tio n   [15] ,   w h ile  P SO  ex h ib its   g o o d   ab ilit y   to   s o lv e  t h e  co n ti n u o u s   o p ti m izatio n   p r o b lem [1 6] .   T h er ef o r e,   GA C O   alg o r ith m ,   in   w h ich   AC O  is   i n teg r ated   w it h   P SO,  is   p r o p o s ed   to   s o lv e  A GVs  C FR SP .   R o u te  is   o p ti m ized   w it h   t h e  s tate  tr a n s i tio n   r u le  o f   A C O,   w h ile  t h e  w aiti n g   ti m e  i s   o p ti m ized   w i th   th e  iter ativ e  r u le  o f   P SO.   B esid es,  a  t y p e  o f   g u id an ce   f a cto r   is   ad d ed   t o   th e  s tate  tr an s i tio n   r u le  to   av o id   co n f lict s   a m o n g   A GV s .     Firstl y ,   t h e  a n t   co lo n y   a n d   p ar ticle  s w ar m   ar e  i n itialized   in   Sectio n   3 . 1 ;  s ec o n d l y ,   s ta tu s   t r an s f er   r u l e   b ased   o n   g u id a n ce   f ac to r ,   w h ich   ca n   in d u ce   A GV s   to   av o i d   co n f l icts   in   li n k s   a n d   n o d es,  is   elab o r ated   in   Sectio n   3 . 2 ;  th ir d l y ,   f itn e s s   f u n ctio n s   o f   s i n g le   an t,  h i s to r ical  o p ti m al  A G V  g r o u p ,   h is to r ical  in d i v id u al  a n d   g lo b al  b est p ar ticles ar e  g iv e n   in   Sectio n   3 . 3 ; la s tl y ,   al g o r ith m ic  f lo w   o f   G AC O  is   s h o w n   i n   Sectio n   3 . 4 .     3 . 1 .    I nitia liza t io n   M   an t s   ar e  r an d o m l y   s et  f o r   ea ch   A GV.   T h e  s tar tin g   n o d e  o f   in itial   r o u te  f o r   ea ch   a n t i s   S p .   T h e  o th er   n o d es  in   s et  { A 1 ,   A 2 , …,   A N },   ar e  r an d o m l y   d is r u p ted   to   g en er ate  a  s eq u en ce .   An   A GV  at  ea ch   lin k   h as  th e   s a m e  p h er o m o n e  in te n s it y   ( , 0 ) kl pC .   T h e  p h er o m o n e  i n te n s it y   f o r   AGV p   at  li n k   ( A k ,  A l )   in   t h e  t th   it er atio n   is   ( , ) kl pt .   Fo r   co n v en ien ce ,   kl   is   u s ed   t o   d en o te  ( , ) kl pt .    Me an w h ile,   M   p ar ticles  u s ed   t o   o p tim ize  w ait in g   ti m e  ar e  in itialized .   T h e  n u m b er   o f   p ar ti cles  is   s et   eq u al  to   th e  n u m b er   o f   an ts .   A   p ar ticle  is   co m p o s ed   o f   th e   w aiti n g   ti m e  i n   f r o n t  o f   n o d es  p i ( i   =1 , 2 , …, N ,   p =1 , 2 , ……, P ) .   E ac h   p ar ticle  is   en co d ed   as   a  PN m atr ix ,   11 1 1 N PP N        .   E ac h   ele m e n t  in   th is   m atr i x   i s   a  r an d o m   n u m b er   i n   [ 0 ,   m a x ] .   W h e r e, m a x   is   th e  m a x i m u m   ac ce p tab l e  v alu e  o f   p i .   I n   ad d itio n ,   let  th e  in itia l   an d   m a x i m u m   v elo cities o f   ea ch   ele m e n t i n   p ar ticles b e  0 v   an d   m a x v ,   r esp ec tiv el y .     3 . 2 .     St a t us   t ra ns f er   rule  ba s ed  o n g uid a nce  f a ct o r   3 . 2 . 1 .   G uid a nce  f a ct o r   T h er e  ar e  a  lar g e  n u m b er   o f   s to ch ast ic  o p er atio n s   in   t h e  p r o ce s s es  o f   G AC O  alg o r it h m .   I n   ea c h   g en er atio n   o f   th e  al g o r ith m ,   if   A G Vs  ar e  g u id ed   o n l y   ac co r d in g   to   th e   co n f lict  a n al y s i s   a m o n g   t h e   co n te m p o r ar y   A GV s ,   th er e  wo u ld   b e  g r ea ter   b lin d n es s .   C o n tr ar y   to   A GV s   in   g en er atio n s ,   h is to r ical  o p ti m al   A G Vs   w o u ld   g r ad u al l y   te n d   to   th e  o p tim al  s o l u tio n   a n d   b ec o m e  s tead y .   T h er ef o r e,   A G Vs  ar e  g u i d ed   b ased   o n   th e  co n f lict  a n al y s is   a m o n g   th e  co n te m p o r ar y   A GV s   an d   cu r r en t  h is to r ical  o p tim a l  AGVs  in   t h i s   w o r k ,   s o   as to   en h a n ce   t h e  tar g et - o r ien t ed   o p tim izatio n   ab ilit y   o f   th e  alg o r ith m .     a.   L in k   co nflict   a na ly s is   co ns idering   curr ent   hi s t o rica l o pti m a l  A G V s   A t  t h e  e n d   o f   ea ch   g e n er atio n ,   th e  h is to r ical  o p ti m a l  an t  ( 1 , 2 , , ) g p A G V p P ,   an d   th e   co r r esp o n d in g   d u r atio n   , ' p kl T   an d   , ' p lk T   s p en t   b y   g p A G V   p ass i n g   t h r o u g h   lin k s   ( A k ,  A l )  an d   ( A l ,  A k )   a r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R A   I SS N:  2 0 8 9 - 4856     A   Gu id ed   A n t Co lo n y  Op timiz a tio n   A lg o r ith m  fo r   C o n flict - fr ee   R o u tin g   S ch ed u lin g   o f A GV s ...   ( LI  Ju n - ju n )   73   r ec o r d e d .   T h e  d u r atio n s   o f   an t   m p A G V   ( th e  m th   an t  f o r   A GV p ,  m =1 , 2 , …, M )  p ass in g   th r o u g h   li n k   ( A k ,  A l )  an d   ( A l ,  A k )   ar e  , , pm kl T   an d   , , pm lk T ,  r esp ec tiv el y .   I f   , , , , , , () p m g p g p k l k l l k T T T  ,   an ts   m p A G V   an d   g q A G V p ass   t h r o u g h   lin k   ( A k ,  A l )  s i m u lta n eo u s l y ,   l et  ,, , 1 pqm kl Y ;  o th er w i s e,   ,, , 0 pqm kl Y .   Fu r th er ,   t h e  n u m b er   o f   h i s to r ical  o p ti m a l   an ts   p as s in g   t h r o u g h   li n k   ( A k ,  A l )   w it h   an t   m p A G V   s i m u lta n eo u s l y ,   , , pm kl NY ,   is   co u n ted   in   E q u atio n   ( 1 1 )   .       , , , ,, 1 P p m p q m k l k l q N Y Y                 ( 1 1 )     w h er e,   qp .   I f   o n l y   , pm A G V   an d   () g q A G V q p   r u n   i n   t h e  r o ad   n et w o r k ,   th e  AGV  d en s it y   at  li n k   ( A k ,  A l )  is :     , , , , , 1 pm kl pm kl kl NY d                   ( 1 2 )     A cc o r d in g   to   f o r m u la  ( 5 ) ,   , , pm kl   s h o u ld   m ee t i n eq u at io n   ( 1 3 )     , , pm k l a H                     ( 1 3 )     b.   No de  co nflict   a na ly s is   co ns idering   curr e nt  his t o rica l o pti m a l A G Vs   Si m i lar   to   th e   ab o v e - m e n tio n ed   " L in k   co n f l ict  a n al y s is   co n s id er in g   c u r r en t  h i s to r ical  o p ti m a l   A G Vs" ,   th e  n o d e  co n f l ict  i s   j u d g ed   w h e n   ea c h   an t  o f   A G V p ( 1 , 2 , , ) pP   p ass es  t h r o u g h   ea c h   n o d e.   Ass u m in g   t h at  b o th   , pm A G V   an d   g q A G V ( qp )   p ass   th r o u g h   n o d e  A l ,   an d   th e  m o m e n t  t h e y   p as s   th r o u g h   n o d e  A l   ar e   p l t   an d   ' q l t .   Si m ilar   w ith   Sectio n   2 . 2 ,   it  is   s et  th at  , '1 pq l Z   if   | ' | pq l l t t t h  ;  o th er w is e,   , '0 pq l Z .  T h e  n u m b er   o f   h i s to r ical  o p ti m al  a n t s   p ass in g   t h r o u g h   n o d e  A k   w it h   a n t  m p A G V   s i m u lta n eo u s l y ,   ' p l NZ ,   is   co u n ted   in   E q u atio n .   ( 1 4 ) .     , 1 '' P p p q ll q N Z Z                     ( 1 4 )     w h er e,   qp .   A cc o r d in g   to   f o r m u la   ( 8 ) ,   ' p l NZ   s h o u ld   m ee t in   E q u at io n   ( 1 5 ) :     '1 q lb N Z H                      ( 1 5 )     c.   G uid a nce  f a ct o r    E ac h   an t   o f   A G V p   s h o u ld   c o n s cio u s l y   av o id   t h e  r o u te  o f   ( 1 , 2 , , , ) g q A G V q P q p  .   Her e,   a  g u id a n ce   f ac to r kl ,   w h ic h   is   u s ed   in   th e  s tat u s   tr an s f er   r u le  ( in   Sectio n   3 . 2 . 2 )   to   g u id e  an ts   a v o id in g   co n f lict s   at  lin k s   a n d   n o d es,  is   s et  i n   E q u atio n .   ( 1 6 ) .       , , 1 ( 1 ) ( ' 1 ) kl p m p k l l N Y N Z                  ( 1 6 )     3 . 2 . 2 .   Sta t us   t ra ns f er   rule   a.   T ra ns it io n pro ba bil it y   o f   ba s ic  ACO   T h e  tr an s itio n   p r o b ab ilit y   g r e atl y   a f f ec ts   t h e  s ea r c h   i n   b asi c  AC O.   An   an t  ch o o s es   th e  n ex t   n o d e   ac co r d in g   to   p h er o m o n e   in te n s it y   kl an d   v is ib ili t y   kl .   T h e  tr an s it io n   p r o b ab ilit y   kl f o r   an   a n t  at  n o d e  k   to   ch o o s e  n o d e  j   is   s h o w n   i n   E q u atio n .   ( 1 7 ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 0 8 9 - 4856   I J R A     Vo l.  6 ,   No .   2 ,     J u n e  2 0 1 7   :   69   –   79   74   , 0, k k l k l k k s k s kl s a l l o w e d j a l l o w e d o t h e r w i s e                 ( 1 7 )   w h er e  k a l l o w e d   is   an   o p tio n al  n o d e   s et.   A GV s   C FR SP   is   a  k in d   o f   p at h   p lan n in g   p r o b le m   [17]   to   f i n d   th e  s h o r test   p at h   f r o m   t h e  s tar t in g   n o d e  to   th e  f i n is h i n g   n o d e  w i t h o u t r eq u ir i n g   tr a v er s al  o f   al l t h e  n o d es.  E v er y   ti m e  a n   an t c h o o s es t h e  n e x t n o d e  as c lo s e  as p o s s ib le  to   th e  f i n is h i n g   n o d e .   Her e,   th e  v is ib ilit y   f ac to r   is   r ed esig n ed   b ased   o n   th e  A*   al g o r ith m :      22 1 ( , ) ( ) ( ) kl l E p l E p d k l x x y y                  ( 1 8 )     w h er e,   ( , ) d k l   d en o tes th e  d is tan ce   b et w ee n   n o d es  A k   a n d   A l ,  ( , ) ll xy   d en o tes th e  co o r d in ate  o f   n o d e  l A ,   an d   ( , ) Z p Z p xy   d en o tes th e  co o r d in ate  o f   f in i s h i n g   n o d e   E p .     b.   Sta t us   t ra ns f er   rule  ba s ed   o n g uid a nce  f a ct o r   On   t h e  b asis   o f   t h e  g u id a n ce   f ac to r ,   a  n e w   tr an s itio n   p r o b ab i lit y   i s   co n s tr u cted   in   E q u at io n .   ( 1 9 ) .       , 0, k k l k l k l k k s k s k s kl s a l l o w e d j a l l o w e d o t h e r w i s e                   ( 1 9 )     W h en   , pm A G V   is   at  n o d e  A k ,   it  w o u ld   ch o o s e  th e  n ex t  n o d e.   Fro m   E q u atio n .   ( 1 6 )   an d   ( 1 9 ) ,   it  ca n   b e  s ee n   th a t   th e  tr an s itio n   p r o b ab ilit y   o f   A l   is   b ig g er   i f   th e  n u m b er   o f   () g q A G V q p   at  l in k   ( A k ,  A l )   an d   n o d e  A l   is   lar g er ,   o r   v ice  v er s a.   T h en   th e  g u id a n ce   f ac to r   e m b ed d ed   in   s tatu s   tr an s f er   r u le  ca n   r ed u ce   lin k   an d   n o d e  co n f lict s   ef f icien tl y .   Si m i lar   to   th e   b asic  AC O,   t h e  s tatu s   tr a n s f er   r u le   s h o w n   in   E q u atio n .   ( 2 0 )   is   u s ed   to   c h o o s e  th e  n e x t   n o d e   n e x t A ,   w h er e,     is   a  r an d o m   n u m b er   u n i f o r m l y   d is tr ib u ted   o n   th e  i n ter v al  [ 0 , 1 ]   an d   0   is   a   p ar a m eter   i n   [ 0 , 1 ] .   J   is   a  r an d o m   v ar iab le  s el ec ted   ac co r d in g   to   th e  p r o b ab i lit y   d is tr ib u tio n   g i v en   b y   E q u a tio n .   ( 1 9 ) .     0 a r g m a x { } , , k k l k l k l l a l l o w e d n e x t A J o t h e r w i s e           ( 2 0 )     3 . 3 .    F i t nes s   f un ct io n   3 . 3 . 1 .   F it nes s   f un ct io n o f   s in g le  a nt   I n   co n s id er atio n   o f   th e  w ait i n g   ti m e,   t h e  to tal  tr av el  ti m e  o f   A G Vs,  r ath er   t h an   t h e  to tal  tr av el   d is ta n ce ,   is   u s ed   in   f it n es s   f u n ctio n .   A   p en alt y   f u n ctio n   is   s e t  to   p u n i s h   l in k   a n d   n o d e  co n f licts ,   an d   t h e n   th e   f it n es s   o f   A GV p   is   o b tai n ed   b y   u s in g   E q u atio n .   ( 2 3 ) .   I n   E q u atio n .   ( 2 3 ) ,     is   th e  p en al t y   co ef f icien t,  an d   th e   s ec o n d   p ar t  t o   th e  r ig h t  o f   t h e  eq u al  s ig n   is   t h e  p u n is h m e n t  t er m .   T h e  s y m b o l  ∑  m ea n s   th a t  all  lin k   an d   n o d e  co n f lic ts   h a v e  b ee n   p u n i s h ed .     ,, ,, [ m a x ( 0 , ) m a x ( 0 , ' 1 ) ] p m p m p p m E k l a l b f t H N Z H        ( 2 1 )     3 . 3 . 2 .   F it nes s   ca lcula t io n o f   his t o rica l o pti m a l A G V  g ro u p   I f   th e  c u r r en t  a n t  is   t h e  f ir s t  a n t  o f   th e  f ir s t  g e n er atio n   A G V p ,   let  th i s   an t  b e  g p A G V .   E ls e,   co m p ar i n g   th e  cu r r en t  an t  w it h   g p A G V ,   u p d atin g   g p A G V   o n ce   th e  cu r r en t  an t  i s   m o r e  o p ti m a l.   I t  ca n   b e  s ee n   th at   g p A G V   o f   d i f f er e n t  AGVs   ar e  n o t   u p d ated   s i m u lta n eo u s l y .   T h en   t h e  f i n es s es   o f   ( 1 , 2 , , ) g p A G V p P   at  t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R A   I SS N:  2 0 8 9 - 4856     A   Gu id ed   A n t Co lo n y  Op timiz a tio n   A lg o r ith m  fo r   C o n flict - fr ee   R o u tin g   S ch ed u lin g   o f A GV s ...   ( LI  Ju n - ju n )   75   en d   o f   ea ch   g e n er atio n   ar e  n o t  r ea s o n ab le  if   all ( 1 , 2 , , ) g p A G V p P   ar e  co m b in ed   as  a  g r o u p   o f   AGVs   m o v i n g   in   t h e  r o ad   n et w o r k   m ea n ti m e.   T h e r ef o r e,   at  th e  en d   o f   ea c h   g en er atio n ,   th e  lin k   a n d   n o d e  co n f lic ts   o f   ea c h   g p A G V   ar e  r ea n al y z ed ,   an d   th eir   f it n es s   ar e  r ec alcu lated .   I n   th is   w a y ,   all ( 1 , 2 , , ) g p A G V p P   ca n   b e  tr ea ted   as  an   A GV  s et  w it h   m atc h ed   f i n es s es.   Fo r   th i s   A GV  s e t,  its   f i tn e s s   i s   ca lcu lated   ac co r d in g   to   E q u atio n   ( 2 4 )   af ter   s y n t h etica l l y   c o n s id er in g   th e  m a x i m u m   an d   a v er a g e  v alu es   o f   A GV ‟ s   f itn e s s .   I n   E q u atio n .   ( 2 4 ) ,   p f   is   also   ca lcu la ted   ac co r d in g   to   E q u atio n .   ( 2 3 ) .   I n   ea ch   g en er a tio n ,   th e  b est  g p A G V   g r o u p   in   h is to r y   is   tr ea ted   as th e  c u r r en t  h is to r i ca l o p tim a l   A G V  g r o u p .       { 1 , 2 , , } { 1 , 2 , , } m i n m a x m pp p P p P f f e a n f                   ( 2 4 )     3 . 3 . 3 .   H is t o rica l indi v idu a l a nd   g lo ba l best   pa rt icles   B y   th e   en d   o f   t h e  f ir s t   g e n er atio n ,   w aiti n g   ti m e   o f   ea c h   a n t  i s   s e t  as   th e   h is to r ical  i n d i v id u al   b est   p ar ticle,   an d   f it n ess   o f   ea ch   a n t  is   s et  as  f it n es s   o f   t h e  h i s t o r ical  in d iv id u a l  b est  p ar ticle.   Fro m   t h e  s ec o n d   g en er atio n ,   an   an t  i n   ea ch   g en er atio n   is   co m p ar ed   w it h   its   h is to r ical  i n d iv id u al  b es t  p ar t icle  w h e n   it  co m p lete s   its   r o u te,   an d   th e  h i s to r ical  in d iv id u al  b est p ar ticl e  w o u ld   b e  u p d ated   if   th e  cu r r en t a n t i s   b etter .   Fo r   ea ch   g en er atio n ,   th e  h i s t o r ical  b est  g p A G V   o f   ea ch   A GV  is   r e - ev a lu ated   ac co r d in g   to   Sect io n   3 . 3 . 2 .   T h en ,   t h e  w a iti n g   ti m e  o f   g p A G V   is   s et   as  th e   h i s to r ical  g lo b al  b est  p ar ticle,   w h ile  f it n e s s   o f   g p A G V   is   s et  as th e  f it n es s   o f   h is to r ical  g lo b al  b est p ar ticle.     3 . 4 .    Alg o rit h m ic  F lo w   T h e  p s eu d o - co d e  o f   t h e  a lg o r i th m   i s   as   f o llo w s   ( ite r   i s   t h e  n u m b er   o f   iter ati v e  c y cle s ,   Ma xiter   i s   t h e   m ax i m u m   n u m b er   o f   iter ativ e  c y cles) :     I n itializatio n   o f   a n t c o lo n y   a n d   p ar ticle  s w ar m   i n   f ir s t  ite r .   Fo r   iter =1 : Ma xiter     I f   iter >1   T h e  w aiti n g   t i m e  i s   ca lcu lated   ac co r d in g   to   iter ativ e  r u le  o f   P SO.   en d   Fo r   p =1 : P       Fo r   m =1 : M         Settin g   t h e  f ir s t n o d es  f o r   an ts .         W h ile  th e  c u r r en t  n o d e  is   n o t t h e  f i n i s h i n g   n o d e   C h o o s i n g   th e  n ex t  n o d e  A next   ac co r d in g   to   th e  s tat u s   tr an s f er   r u le  b ased   o n   b ased   o n   g u id a n ce   f ac to r .   E n d   W h ile         C alcu lati n g   f it n es s   o f   an ts .         L o ca l u p d ate  o f   p h er o m o n e.       E n d   Fo r     E n d   Fo r     Up d ate  o f   h is to r ical  o p ti m al  AGV  g r o u p .     Glo b al  u p d ate  o f   p h er o m o n e.     Up d ate  o f   h is to r ical  i n d iv id u al   b est o f   p ar ticles.     Up d ate  o f   h is to r ical  g lo b al  b est o f   p ar ticles.   E n d   Fo r   E n d   th e  o p ti m izat io n   an d   o u tp u t th e  r es u lt s .       4.   SI M UL AT I O N S   4 . 1 .    E x a m p le  1   4 . 1 . 1 .   P ro ble m   des cr iptio n   T ak in g   Fi g u r e  1   as a n   A G V  r o ad   n et w o r k   ex a m p le,   th e  p r o p o s ed   m eth o d   is   v er if ied   b y   s i m u latio n .   I f   th er e  is   a  d o tted   li n e  b et w ee n   an y   t w o   p o in ts ,   t h e  r o ad   b et w ee n   t h e m   is   clea r .   Ot h er w i s e,   th er e  is   n o   r o ad ,   o r   an   i m p a s s ab le  r o ad .   T h e  h o r izo n tal  d is tan ce   b et w ee n   th e  ad j ac en t  n o d es  is   1 . 8   u n its ,   an d   t h e  v er tical   d is ta n ce   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 0 8 9 - 4856   I J R A     Vo l.  6 ,   No .   2 ,     J u n e  2 0 1 7   :   69   –   79   76   b et w ee n   t h e  ad j ac en t  n o d es  is   1   u n it s .   T h e  n u m b er   o f   AG Vs  P   is   3 .   T h e  s tar ti n g   n o d e,   f i n is h i n g   n o d e,   an d   v elo c it y   o f   A GV  ar e  s h o w n   i n   T a b le  1 .   0 . 1 ,  1 a H ,  0 . 2 t h , 2 b H .   I n   Fig u r e  1 ,   th e  h o llo w   an d   s o lid   d o ts   d en o te  th e  s tar tin g   an d   f in is h i n g   p o in ts   o f   AGV 1 ,   r esp ec tiv el y ;   th e  h o llo w   an d   s o lid   tr ian g le s   d en o te  th e   s tar ti n g   an d   f i n i s h in g   p o in ts   o f   AGV 2 ,   r esp ec ti v el y ;  t h e  h o llo w   a n d   s o lid   s q u ar es  d en o te  th e  s tar ti n g   a n d   f in i s h in g   p o in ts   o f   A G V 3 ,   r esp ec tiv el y .   T h ese  th r ee   A G Vs  d o   n o t  h av e   d if f er e n t p r io r ities .       T ab le  1   Star tin g   n o d es,  f in is h i n g   n o d es,  an d   v elo citie s   o f   AGVs   A G V   st a r t i n g   n o d e   f i n i s h i n g   n o d e   v e l o c i t y   d e p a r t u r e   t i me   1   15   3   1 . 1   0 . 7   2   5   6   0 . 9   0   3   12   4   1   1 . 5       4 . 1 . 2 .    So lutio n o f   ba s ic  ACO   ( B ACO )   T h e  b asic  A C O  i s   u s ed   to   s o l v e  C F R SP .   M   =  2 0 ,   Ma xiter   =  1 0 0 ,   3 ,  5 ,  3 ,  0 . 1 ,  0 0 . 1 .   T h e  r o u tes  attain ed   b y   B AC O  ar e  s h o w n   in   Fi g u r e  2 .   Mo r e  th an   t w o   A GVs  p ass   t h r o u g h   n o d es  4 ,   7 ,   8 ,   an d   9 .   T h e  m o m en t  t h es e  th r ee   A G Vs  p as s   t h r o u g h   th ese  n o d es  i s   li s ted   i n   T ab le  2   f o r   th e  co n v e n ie n ce   o f   n o d e  co n f lict s   an a l y s is .   T h e  n o d e  o r d er s   o f   A GV 1 ,   A GV 2 ,   a n d   A G V 3   p ass i n g   th r o u g h   ar e  9 →8 ,   4 →9 →8 →7 ,   an d   7 →8 →9 →4 ,   r esp ec tiv el y .   T h er ef o r e,   n o d es  ar e  lis ted   in   ac co r d an ce   w it h   t h e  o r d er   4 →9 →8 →7 .             ( a)   R o u te  o f   A GV 1     ( b )   R o u te  o f   AGV 2     ( c)   R o u te  o f   A GV 3     Fig u r e  2 .   So lu tio n   o f   b asic  A C O       T ab le  2 .   Mo m en t  f o r   AGVs p a s s i n g   t h r o u g h   4 ,   9 ,   8 ,   an d   7   n o d es   A G V   4   9   8   7   1     3 . 2 5   4 . 1 5     2   1 . 1 1   3 . 1 1   4 . 2 2   5 . 3 3   3   7 . 1 0   5 . 3 0   4 . 3 0   3 . 3 0       Fig u r e  2   s h o w s   t h at  all  t h ese  t h r ee   A GVs  p a s s   t h r o u g h   l in k   ( 8 , 9 )   an d   n o d es  8   an d   9 .   B o th   A G V 2   an d   A G V 3   p ass   t h r o u g h   li n k   ( 7 , 8 )   an d   n o d es  4   an d   7 .   T h er ef o r e,   lin k s   ( 8 , 9 )   an d   ( 7 , 8 ) ,   n o d es   8 ,   9 ,   4 ,   an d   7   ar e   n ee d ed   to   b e  an al y ze d   f o r   co n f licts .     O n   t h e  b asi s   o f   t h e  m o m e n t  AGVs   p ass   th r o u g h   th e  n o d es  i n   T ab le3 ,   A G V 1   an d   AGV 2   ar e  co n g es ted   at  lin k   ( 8 , 9 ) ,   w h ile  A G V 2   an d   A GV 3   ar e  co n g e s ted   a t  lin k   ( 7 , 8 ) .   Fro m   E q u atio n   ( 8 ) ,   th ese  t h r ee   A G Vs  ar e  co n g e s ted   at  n o d e  8 .   I t  ca n   b e  s ee n   t h at  B A C O   ca n n o t  av o id   t h e  A G V   co n f lic t p r o b lem ; t h er ef o r e,   it  is   n o t  f ea s ib le.       4 . 1 . 3 .    So lutio n o f   t i m e - w ind o w - ba s ed  ACO   ( T ACO )   T h e  tim e  w i n d o w   m et h o d   ass u m e s   th at  t h e  p r io r ities   o f   th e   th r ee   A GV s   ar e  g r ad u all y   r e d u ce d .   T h e  p ar am eter   s e tti n g   f o r   T A C O  is   th e  s a m e  a s   th at  o f   B AC O .   T h e  r o u tes  attain ed   b y   T A C O  ar e  th e  s a m e  as   th o s e  in   F ig u r e  2 .   T h e  w aiti n g   ti m e  i n   f r o n t  o f   n o d es  ( “w a i tin g   ti m e”   f o r   s h o r t)   f o r   A GV s   is   s h o w n   in   T ab le  3,   w h er e  „ 9 ( 1 . 1 4 ) ‟ in   T a b le  3   d en o tes  th e  w ai tin g   ti m e  i n   f r o n t  o f   n o d e  9   as  1 . 1 4   tim e  u n i tes.  As  f o r   T ab le  3 ,   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J R A   I SS N:  2 0 8 9 - 4856     A   Gu id ed   A n t Co lo n y  Op timiz a tio n   A lg o r ith m  fo r   C o n flict - fr ee   R o u tin g   S ch ed u lin g   o f A GV s ...   ( LI  Ju n - ju n )   77   n o d es  ar e  lis ted   in   t h e  o r d er   4 →9 →8 →7 .   T h e  ti m e  th e   A G Vs  r eq u ir e  to   p as s   t h r o u g h   th e s e  n o d es  is   l is ted   i n   T ab le  3 .   T h e  r esu lts   in   T ab le  3   s h o w   t h at  th e  w ai tin g   ti m e  in   f r o n t  o f   n o d es  9   an d   8   f o r   A GV 2   an d   A G V 3   is   1 . 1 4   an d   1 . 1 6   ti m e  u n ite s ,   r esp ec tiv el y .   Fro m   E q u atio n   ( 5 )   an d   ( 8 ) ,   it  ca n   b e  s ee n   th a t   th er e‟ s   n o   tr af f ic   co n f lic t in   ea c h   lin k   a n d   n o d e.   I t is cle ar   th at  T A C O  ca n   av o id   th e  AGV  co n f lict p r o b le m ;  th u s ,   it is   f ea s ib le.       T ab le  3 .   W aitin g   T im e  f o r   A G Vs   A G V   W a i t i n g   t i me   4   9   8   7   1   0     3 . 2 5   4 . 1 5     2   9 ( 1 . 1 4 )   1 . 1 1   4 . 2 5   5 . 3 6   6 . 4 7   3   8 ( 1 . 1 6 )   8 . 2 6   6 . 4 6   5 . 4 6   3 . 3 0       4 . 1 . 4   So lutio n  o f   G ACO   T h e  p ar am eter   s etti n g   f o r   GACO   is   t h e  s a m e  as  th a t  o f   B AC O.   B esid e s, ω =0 . 7 2 9 8 ,   c 1 =   c 2 =1 . 4 9 6 1 8   in   t h e  iter ati v e  eq u a tio n   o f   p ar ticles.  T h e  r o u tes a ttain ed   b y   GACO a r e  s h o w n   i n   Fi g u r e  3 .   T h er e‟ r e  m o r e  th a n   t w o   AGVs   p ass in g   t h r o u g h   n o d es  4 ,   8 ,   an d   9 .   T h e  o r d er s   o f   AGV 1 ,   A G V 2 ,   a n d   A GV 3   p ass i n g   t h r o u g h   th e s e   n o d es  ar e  9 →8 ,   4 →9 →8   an d   9 →4   r esp ec tiv el y .   Si m ilar   to   T ab le  1 ,   th e  w aiti n g   ti m e  o f   th e  A G Vs  a n d   t h e   m o m e n t s   th e y   p ass   t h r o u g h   n o d es a r e  s h o w n   i n   T ab le  4 .               ( a)   R o u te  o f   A GV 1   ( b )   R o u te  o f   AGV 2     ( c)   R o u te  o f   A GV 3   Fig u r e  3 .   So lu tio n   o f   G A C O       T ab le  4 .   A GVs W aitin g   T i m e  an d   Mo m en ts   P ass i n g   T h r o u g h   No d es   A G V   W a i t i n g   t i me   8   9   4   1   9 ( 0 . 9 8 )   5 . 1 3   4 . 2 3     2   0   4 . 2 2   3 . 1 1   1 . 1 1   3   0   0   5 . 3   7 . 1       Fig u r e  3   s h o w s   t h at  t h e  r o u tes   o f   AGV 1   a n d   A GV 2   ar e  t h e  s a m e  a s   t h o s e  o f   B A C O,   w h ile   th e   r o u te   o f   A GV 3   is   d if f er e n t  f r o m   th at  o f   B AC O.   T h en   A GV 3   ca n   a v o id   th e   co n g est io n   at   li n k   ( 7 , 8 )   an d   n o d e  8 .   Nev er th e less ,   b o th   AGV 1   an d   A G V 2   p ass   t h r o u g h   li n k   ( 8 , 9 )   an d   n o d e  8 .   B o th   A GV 2   a n d   A G V 3   p ass   t h r o u g h   lin k   ( 9 , 4 )   an d   n o d e  4 .   A ll  A G Vs  p ass   t h r o u g h   n o d e  9 .   T h e  r esu lt s   i n   T ab le  4   in d icate   th at  th e  w ait in g   ti m e  i n   f r o n t  o f   n o d e  9   f o r   A GV 1   is   0 . 9 8   ti m e  u n i ts .   A cc o r d in g   to   E q u atio n .   ( 5 )   an d   ( 8 ) ,   th er e  i s   n o   A GV   co n f lict   i n   ea ch   o f   t h ese  li n k s   an d   n o d es.     4 . 1 . 5 .    Co m pa riso n s   o f   t hes e  t hree   m et ho d s   T h e  ab o v e  an al y s is   r ev ea l s   t h at  T AC O  a n d   G A C O  ar e  s u p er io r   to   B A C O   f o r   t h eir   c o n f lic t - f r ee   s o lu tio n s .   I n   t h e  f o llo w i n g ,   T AC O,   G AC O,   a n d   B AC O  ar e  co m p ar ed   f r o m   a  tr a v el  ti m e  p er s p ec tiv e.   T h e   ti m e,   a v er ag e   ti m e,   an d   m a x i m u m   ti m e  o f   A GV s   r ea ch in g   th e  f i n i s h i n g   n o d e  ar e  ca lcu l ated   b y   t h ese  t h r ee   m et h o d s .   B ar   g r ap h s   ar e  u s ed   to   co m p ar e  th e s e  m o m en ts   i n   Fig u r e  4 .   Fig u r e  4   s h o w s   t h at   th e   ti m e  a t  w h ich   A GV 1   r ea ch e s   t h e  f i n i s h i n g   n o d e  in   G AC O  is   lo n g e r   th a n   t h a t   in   T AC O,   w h er ea s   th e  ti m e  a t  w h ic h   AGV 2   a n d   A GV 3   r ea ch   t h e  f i n is h i n g   n o d e  i n   G AC O  ar e  s h o r ter   th a n   th at  i n   T A C O.   B o th   t h e  av er a g e  ti m e  an d   m a x i m u m   t i m e  at   w h ich   AGVs  r ea ch   t h e  f i n is h in g   n o d e  in   G AC O   ar e  s h o r ter   th an   th at  i n   T AC O .   Fu r th er m o r e,   th e  m ax i m u m   ti m e  at  w h ic h   A GV s   r ea ch   t h e  f in is h i n g   n o d e  in   GACO i s   th e  s a m e  a s   th at  i n   B A C O.   T h er ef o r e,   GA C O  is   o b v io u s l y   s u p e r io r   to   T A C O.     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  2 0 8 9 - 4856   I J R A     Vo l.  6 ,   No .   2 ,     J u n e  2 0 1 7   :   69   –   79   78       Fig u r e  4   T im e  A GV s   r eq u ir e  to   r ea ch   th e  f i n i s h i n g   n o d e       4 . 2 .    E x a m p le  2     I n   o r d er   to   f u r th er   v er i f y   t h e  p er f o r m a n ce   o f   G AC O,   B A C O,   T A C O,   an d   G AC O  ar e  u s ed   to   s o lv e   C F R SP   f o r   1 2 ,   1 4 ,   an d   1 6   A G Vs  i n   an   8 * 1 2   r o ad   n et wo r k .   Fo r   th e  th r ee   p r o b lem   s izes,  s tar ti n g   n o d es,   f i n is h i n g   n o d es,  v elo citie s   an d   d ep ar tu r e  tim e  ar e  all  r a n d o m l y   s et.   Velo citie s   ar e  li m ited   in   [ 0 . 8 ,   1 . 2 ] ,   w h il e   d ep ar tu r e  ti m e  is   li m ited   i n   [ 0 , 5 ] .   Si m i lar   to   ex a m p le  1 ,   th e   ti m e  at  w h ic h   AGVs  r ea c h   t h e  f i n is h i n g   n o d e  is   th e  ea r lie s t  i n   B A C O  f o r   d is ca r d in g   AGV  co n f lict s .   A t  th e  s a m e  ti m e,   o n l y   t h e  r es u lt  o f   B AC O  p r ese n ts   co n f l icts .   T h e  m a x i m u m   ti m e   an d   av er ag e  ti m e  o f   A G Vs  r ea ch in g   t h e  f i n i s h in g   n o d e,   an d   th e  n u m b er   o f   li n k   an d   n o d e  co n f lic ts   attai n ed   b y   B A C O  ar e  s h o w n   in   Fi g u r e   5 .   T h e  m a x i m u m   ti m e  an d   av er ag e  ti m e  at  w h ich   A GV s   r ea ch   th e  f i n i s h in g   n o d e  attain ed   by   t h ese  t h r ee   m et h o d s   ar e  p lo tted   in   Fig u r e  6 .               Fig u r e  5 .   R esu lt a ttai n ed   b y   B AC O     Fig u r e  6 .   C o m p ar is o n   o f   t i m e  r ea ch in g   t h e  f i n i s h i n g   n o d e       Fig u r e  5   s h o w s   th e  r e s u l t  atta in ed   b y   B A C O.   T h e  s o lid   li n es  w it h   u p p er   tr ian g les,  lo w er   tr ian g les,   d ia m o n d s ,   an d   s q u ar es  d en o t e  th e  m a x i m u m   an d   av er a g e   ti m e  at  w h ic h   A GVs  r ea ch   th e  f i n i s h i n g   n o d e,   n u m b er   o f   li n k   an d   n o d e  co n f lict s ,   r esp ec ti v el y .   Fi g u r e  5   s h o w s   t h at  t h e  m a x i m u m   a n d   av er ag e  ti m e   ar e   al m o s t  u n a f f ec ted   b y   t h e  n u m b er   o f   AGVs.  Ho w e v er ,   as   th e  n u m b er   o f   A GV s   i n cr ea s es,   th e  n u m b er   o f   li n k   an d   n o d e  co n f lic ts   i n cr ea s e  r ap id ly .     I n   Fi g u r e  6 ,   t h e  s o lid   a n d   d o tted   lin es  w i th   u p p er   tr ian g les  d en o te  th e  m a x i m u m   an d   a v er ag e  ti m e  a t   w h ic h   AGVs  r ea ch   th e  f i n is h in g   n o d e  o b tain ed   b y   B AC O,   r esp ec tiv el y .   T h e  s o lid   an d   d o tte d   lin es  w it h   s q u ar es  d en o te  th e   m a x i m u m   an d   av er a g e  ti m e  at  w h ic h   A GVs  r ea ch   th e   f in i s h in g   n o d e  o b tain ed   b y   T A C O,   r esp ec tiv el y .   T h e  s o lid   an d   d o tted   lin es  w it h   d ia m o n d s   d e n o te  th e  m a x i m u m   a n d   av er ag e  ti m e  at  w h ic h   A G Vs  r ea ch   t h e  f in is h i n g   n o d e  o b tain ed   b y   G AC O,   r esp ec ti v el y .   Fig u r e  6   s h o w s   p lo ts   o f   th e  m ax i m u m   an d   av er ag e  ti m e  o b tain ed   b y   T AC O  an d   G AC O  i n cr ea s e s   w it h   th e  n u m b er   o f   AGVs,  w h ic h   is   d i f f er en t  f r o m   B A C O.   T h e  m a x i m u m   a n d   av er ag e  ti m e  o b tain ed   b y   G AC O  is   s h o r ter   th a n   t h at  o f   T A C O.   Fu r th er m o r e,   th e   lar g er   th e  n u m b er   o f   A GVs   is ,   th e  m o r e  o b v io u s   th e  a d v an ta g e  o f   G A C O  i s .   I n   s u m m ar y ,   th e  G AC O   p r o p o s ed   in   th is   w o r k   is   f ea s ib le,   an d   it o u tp er f o r m s   B AC O  an d   T A C O.     12 14 16 18 10 20 30 40 50 60 70 A G V   n u m b e r t i m e   /   c o n f l i c t   n u m b e r     m a x i m u m   t i m e a v e r a g e   t i m e l i n k   c o n f l i c t   n u m b e r n o d e   c o n f l i c t   n u m b e r 12 14 16 18 0 50 100 150 200 250 300 350 400 A G V   n u m b e r m a x i m u m   /   a v e r a g e   t i m e     av er ag e  t im e  of   BAC O av er ag e  t im e  of   T AC O av er ag e  t im e  of   GAC O m ax im um   t im e  of   BAC O m ax im um   t im e  of   T AC O m ax im um   t im e  of   GAC O Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.