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AutoStore系统优化调度研究的任务书
任务书
题目：AutoStore系统优化调度研究
背景和意义：
AutoStore系统是一种基于纳米技术的先进仓储技术，其使用智能机器人完成物品的存储和分拣。与传统的仓储技术相比，AutoStore系统在空间利用率、存储密度以及作业效率方面有着显著的优势。然而，AutoStore系统的带宽、容量和响应等问题也是影响其效率的重要因素之一。
因此，针对AutoStore系统中运作过程中存在的问题，开展系统优化调度的研究具有重要意义。在实践中，AutoStore系统的调度与优化问题主要包括以下几个方面：
1.如何设计一种合理的存取策略，以最大限度地提高存储密度和存储效率；
2.如何确定合理的设备数量和布局方案，使系统的各项指标均能最大化；
3.如何实现真正意义上的全自动化，去除人工干预，减少人员成本。
因此，在此背景下，实施AutoStore系统优化调度研究，对于提高AutoStore系统的运作效率和减少人员成本将具有十分重要的意义。
研究内容：
1.AutoStore系统中运作过程中存在的问题分析；
2.调查分析AutoStore系统的相关领域知识，了解系统的结构、运作流程、设备配置、存储策略等方面的知识；
3.探索当前AutoStore系统优化调度研究的现状，分析当前的研究热点和难点；
4.基于问题分析和各类调研情况，结合相关的理论和技术，研究AutoStore系统优化调度的方法和策略，包括存储策略、设备布局、运转方式等方面；
5.基于已有的优化调度方法，开发适用于AutoStore系统的应用程序，实现系统的全自动化调度。
研究成果：
1.完成AutoStore系统优化调度相关领域知识的整合和研究；
2.提出适用于AutoStore系统的新型存储策略、设备布局和优化调度算法；
3.针对AutoStore系统中运作效率低下问题，设计并实现相应的自动化调度软件系统；
4.对所做研究工作的方法、策略和系统进行实验和测试，分析优化结果和成本效益，通过实验和比较论证提出的新型存储策略、设备布局和优化调度算法的优越性。
技术路线：
1.调查分析AutoStore系统的相关领域知识，了解系统的结构、运作流程、设备配置、存储策略等方面的知识；
2.探索当前AutoStore系统优化调度研究的现状，分析当前的研究热点和难点；
3.基于问题分析和各类调研情况，结合相关的理论和技术，研究AutoStore系统优化调度的方法和策略，包括存储策略、设备布局、运转方式等方面；
4.开发基于AutoStore系统的自动化调度软件系统，实现存取策略的最优化，设备运转的优化和自动化控制；
5.进行实验和测试，分析优化结果和成本效益，通过实验和比较论证提出的新型存储策略、设备布局和优化调度算法的优越性。
进度安排：
第1-2周：对AutoStore系统的相关领域知识进行梳理和学习，了解系统的结构、运作流程、设备配置、存储策略等方面的知识；
第3-4周：探索当前AutoStore系统优化调度研究的现状，分析当前的研究热点和难点，并对AutoStore系统中运作过程中存在的问题进行深入分析和研究；
第5-6周：基于问题分析和各类调研情况，结合相关的理论和技术，研究AutoStore系统优化调度的方法和策略，包括存储策略、设备布局、运转方式等方面；
第7-10周：开发基于AutoStore系统的自动化调度软件系统，实现存取策略的最优化，设备运转的优化和自动化控制；
第11-12周：实验和测试，分析优化结果和成本效益，通过实验和比较论证提出的新型存储策略、设备布局和优化调度算法的优越性；
第13周：完成研究报告，并进行汇报。
经费预算：
合理利用实验室资源，其他无需额外经费支出。
参考文献：
[1]王丽,梁双凯.AutoStore无人仓储系统二级立体小车运动规划研究[J].成都理工大学学报(自然科学版),2018,45(1):18-24.
[2]王金岭,李文斌,王鹏,等.AutoStore仓储系统的运作流程优化研究与实现[J].物流技术,2017(22):238-243.
[3]陶志红,郭盛斌,贺志新.AutoStore中转换机器人作业过程建模及路径规划[J].系统仿真学报,2020,32(10):1-8.
[4]崔高华,郭盛斌,周卫国等.AutoStore仓储系统的存储策略研究[J].系统工程与电子技术,2018,40(11):2592-2599.