停车场的遗传算法设计应用
背景介绍：
智能AGV停车场共两层，使用3个AGV进行停取车运营，停车场内共有2个升降电梯，作为停取车任务交割处。停车场每个车位的规格是5300*2400mm，AGV规格2830*1920mm。

AGV的约束条件：
1. 3辆AGV尽量工作时长相当，使得3辆AGV利用率最大。
2. 1个取车专用升降电梯，升降电梯每次更换楼梯，共耗时30s，所以需要优化每台AGV在电梯口的等待时间。
3. AGV在路径规划中的冲突问题。
4. AGV抬起、放下操作均耗时5秒。
5. AGV可在任意前后左右移动，负载时速度为1m/s，只能从停车位的较窄口入停车位，空载时速度为1.4m/s，
6. AGV整个存取车操作中，只可前后移动操作，不需要旋转操作。

目的：
缩短每组运行时间
实验过程：
首先，用栅格图对停车场进行建模。接下来，分别使用FCFS和遗传算法，对3个AGV进行调度取车，将取车任务分配给3个AGV。1. 使得每台AGV运行时间均衡， 3辆AGV利用率最大。2. AGV同时运行任务中，远近任务交替搭配，优化每台AGV在电梯口的等待时间。3. 解决AGV在路径规划中的冲突问题。


随机出现36个取车任务队列，取车目标随机分布。
以每6个取车任务队列划分为一组，共6组，进行批量取车。组内任务顺序可调换，组间顺序不可调换。进行取车任务调度
以每9个取车任务队列划分为一组，共4组，进行批量取车。组内任务顺序可调换，组间顺序不可调换。进行取车任务调度
以每12个取车任务队列划分为一组，共3组，进行批量取车。组内任务顺序可调换，组间顺序不可调换。进行取车任务调度
共3个划分组原则，以下用分别分组6、9、12代替


实验一：随机5次
1. 用A*算法，对随机出现36个取车任务队列，进行最短路径规划。
2. 用遗传算法对分组的6、9、12和进行迭代到最优范围，在最短路径规划下，用1、组内通过任务分配，实现路径不冲突。2、每组电梯口等待时间最小，最好为零。作为两个适应度函数，缩小算法的解空间。。以此达到每小组耗时最短。
交付内容：
1. 分组的6、9、12的函数迭代收敛图
2. 总迭代次数平均划分5片（如共1000次迭代，那就是200、400、600、800、1000），每个迭代次数下的每小组耗时表。交流详说

实验二：
1. 用FCFS，对随机出现36个取车任务队列，进行总耗时计算。
交付内容：
1. FCFS的36个任务的，每个任务完成时刻表。

其他交付内容：
1. 遗传算法文档（①如何构建约束条件。②如何实现此算法的步骤）
2. 源代码（需要注释）


难点重点：
1、 遗传算法的适应度函数的确立

备注：
1. AGV没有更详细的参数了，AGV只可前后左右行动，不可侧方位停车。（实验室模拟任务，当前不需要更详尽参数）
2. 只用FCFS,不可用hrrn。
3. 五一有空的来做吧，时间紧，因为还要测试其他数据。