1.一种基于BP神经网络的组合规则动态选取方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)通过使用RMFS系统的动态任务调度，构建考虑最小化任务完成时间、最小化路径长度、最小化移动机器人使用数量的动态任务调度多目标模型；

2)利用步骤1)的多目标模型建立包含五种规则的调度规则库，提出基于BP神经网络模型的组合规则动态选取策略，并设计仿真实验，证明该组合规则动态选取策略能够在系统时变的情况下仍具有良好的适应性；

所述RMFS系统包括拣选任务和充电任务，所述拣选任务是指系统中需要处理的订单，由移动机器人将目标货架搬运至拣选台供工作人员拣选；

充电任务是指当移动机器人电量不满足拣选任务的执行需求时，需要先前往充电区域进行充电；

所述RMFS系统的动态任务调度为系统中的任务i动态到达，包含移动机器人指派决策以及移动机器人接收决策；

1)移动机器人指派决策：当移动机器人处于空闲状态时，系统可以指派移动机器人何时去处理某个任务；

2)移动机器人接收决策：移动机器人具有自主决策能力，能够在系统为其指派的任务中选择最合适的任务并执行；

任务完成时间过程的具体公式为：

式中，i,j为任务索引，r为机器人索引，k为拣选台索引，ri为执行第i个任务的机器人r，Si为任务i的目标货架位置，即任务起始点，Dik为任务i的目标拣选台位置，即任务目标点，Cr为机器人r的当前位置， 为机器人r完成任务i之后，继续处理任务j， 为任务i起始点Si行驶至目标点Dik的距离， 为机器人由当前位置Cr行驶至任务i起点Si的距离，vr为机器人行驶的平均速度，ECR为机器人r的当前电量，EHri为完成任务i机器人r所需的电量，ti为任务i到达系统的时间， 为任务i开始处理的时间， 为任务i处理完成的时间，为机器人r处于当前位置的时间， 为机器人r完成任务i后至开始处理任务j的时间，为机器人r由当前位置至任务i的起点Si的时间，tEHri为为完成任务i机器人r需要先充电的充电时间，tEri为充电任务中机器人r的充电时间， 为机器人r由当前位置Cr往返充电区域H的时间， 为0‑1变量，若机器人r在处理完任务i后继续处理任务j则为1，否则为0。

2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的组合规则动态选取方法，其特征在于，构建动态任务调度多目标模型，目标模型中的目标函数为移动机器人r完成任务级S的所花费的总成本最小，具体公式为：FC＝ω1TC+ω2PC+ω3RC

s.t.ω1+ω2+ω3＝1,ωx∈[0,1]

其中，TC为任务完成时间、PC为路径长度、RC为机器人使用数量，ω1、ω2、ω3为0～1之间的权重值。

3.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的组合规则动态选取方法，其特征在于，所述路径长度的公式表示为：式中， 为机器人由当前位置Cr行驶至任务i起点Si的距离， 为任务i起始点Si行驶至目标点Dik的距离，tEHri为为完成任务i机器人r需要先充电的充电时间，v为机器人行驶的平均速度,I为任务索引；

移动机器人使用数量的数学语言描述为：

r

式中，n为常数因子，R为0‑1变量，若机器人r在系统中被调度执行任务i则为1，否则为

0。

4.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的组合规则动态选取方法，其特征在于，所述步骤2)中，通过建立规则库的方式进行动态调度，以满足RMFS系统的实时动态调度要求，规则库包括以下五种规则：

1)优先最短移动距离规则：

若某空闲机器人r与任务i的起始点之间的距离最短，那么系统将该任务i指派给此机器人r；

2)优先最短移动时间规则：

若某空闲机器人r移动至任务i的起始点的时间最小，那么系统将该任务i指派给此机器人r；与优先最短移动距离规则不同，该规则允许系统向正在执行任务的机器人进行任务指派，待其完成上一任务后，开始执行任务i；

3)优先最少机器人使用数量规则：

系统在进行任务指派时，同等条件下，优先选择已经执行过其他任务的机器人，这样能够减少机器人使用数量，降低企业成本；

4)优先最短移动距离规则：

对于机器人来说，在在机器人接收到的指派任务队列中，机器人优先选择距离最近的任务并执行，同时驳回其他任务；

5)先到先服务规则：

对于机器人来说，在机器人接收到的指派任务队列中，机器人优先选择最先接收到的任务并执行，同时驳回其他任务。

5.根据权利要求4所述的一种基于BP神经网络的组合规则动态选取方法，其特征在于，进入实时阶段进行RMFS系统的动态任务调度，在每个调度决策点t时刻，系统有新任务到达，触发系统进行决策，假设任务为i，调度的目标权重ω＝(ω1TC,ω2PC,ω3RC)，那么调度系统能够通过BP神经网络找到令目标函数值最小的组合调度规则，其公式表示为：λe＝argmin(ω1TC+ω2PC+ω3RC),λ∈Λ；

其中，TC为任务完成时间、PC为路径长度、RC为机器人使用数量，ω1、ω2、ω3为0～1之间的权重值。