1.一种考虑组装工艺的自动化立体仓库调度方法，其特征在于如下具体步骤：

(1)对工业现场存在的约束及要优化的目标进行分析，并抽象为数学模型；

(2)初始化参数：进化代数计数器t、最大进化代数Na、鸟巢数量Nn、发现概率最小值和最大值(3)构建Nn个可行的初始鸟巢；

(4)计算所有鸟巢的适应度，记录具有最高适应度的鸟巢Xbest；

(5)全局搜索：t＝t+1；

(6)局部搜索：i＝i+1；

(7)通过 更新鸟巢位置；

(8)将当前代与上一代的布谷鸟巢位置作比较，保留较好的布谷鸟巢；

(9)产生随机数r，如果r>pa，则随机产生新的鸟巢；

(10)如果i

(11)计算所有鸟巢的适应度，并记录具有最高适应度的鸟巢Xbest；

(12)如果搜索没有达到最大迭代次数，则返回步骤(5)；否则，停止搜索，并输出Xbest；

步骤(1)中所建立的数学模型是基于以下考虑建立的：①为提高组装车间的智能化水平，将组装工艺引入到仓库调度环节；②本着节能降耗的目的对仓库机器人出入库路径进行优化，因而待优化的目标为产品组装所需工件的出入库及产品组装完成时间总和最小，其数学模型表示如下：minf(t)＝O1+O2+O3

其中minf(t)为待优化的目标，O1为所需工件的出入库时间，O2为组装过程中等待工件的时间，O3为非等待情况下工件的安装时间；u为所需工件的总量；m,n分别为工件和产品的类别数量；Qab为安装每类产品所需工件的数量；tij为机器人连续经过两个待拣选货位所需要的时间；Tb为b型工件安装所需时间；为货位pi中的b型工件到达安装区域的时间；eij为机器人在某条路径下是否连续经过货位pi和货位pj的标记；gir为第i个工件是否属于子路径r的标记；sr为机器人是否经过子路径r的标记；σib为货位pi中的工件是否属于b型工件的标记； 为货位pi和pj中的工件是否都分配a型产品，且安装呈先后顺序并连续的标记。

2.根据权利要求1所述的考虑组装工艺的自动化立体仓库调度方法，其特征在于所述步骤(3)构建Nn个可行的初始鸟巢：采用随机数编码技术构建Nn个鸟巢，其规则为：根据待拣选货位的个数，随机生成一个长度与待拣选货位个数相同的一维向量，该向量即为鸟巢的位置，接着对该向量中的元素以升序的方式与待拣选任务号进行一一映射，这样鸟巢位置就可以将待求解表示出来，同时，考虑到仓储机器人机械手数量的限制，对映射后的候选解进行插入出入库缓冲区位处理，这样可防止产生不可行解，从而构建出可行的初始鸟巢种群。

3.根据权利要求1所述的考虑组装工艺的自动化立体仓库调度方法，其特征在于所述步骤(7)通过 更新鸟巢位置：其更新的步长为动态的，步长可根据进化阶段及当前的全局最优解进行有针对性的调整，从而能够有效地引导算法向最优或次优的方向搜索，提高算法的寻优效率，动态步长具体描述如下：其中， 为第i个鸟巢第t+1代的步长； 为第i个鸟巢第t代的位置；Xbest为截至第t代所有鸟巢中最好的位置；Na、Nc分别为最大进化代数和当前进化代数。

4.根据权利要求1所述的考虑组装工艺的自动化立体仓库调度方法，其特征在于所述步骤(9)中的pa为自适应发现概率，可有效避免以下两种不利情况发生：其一，太大的pa容易使搜索陷入局部最优，致使收敛精度降低；其二，太小的pa容易又使搜索具有盲目性，自适应发现概率策略的实施，不仅保持了种群的多样性，降低算法陷入局部最优的概率，而且能保留较好的个体，自适应发现概率pa具体描述如下：其中， 分别为pa的最小值和最大值；fi是第i个鸟巢的适应度；fmax是所有鸟巢的最大适应度。