基于仿真的倉(cāng)儲(chǔ)AGV路網(wǎng)優(yōu)化研究*

□ 李金禧，李 騰，杜卓穎，朱 琳，張祥來(lái)

(哈爾濱商業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150000)

裝卸搬運(yùn)作為物流的主要功能要素之一，占用較大比例的物流費(fèi)用。國(guó)內(nèi)外一直在尋求機(jī)械化和智能化的搬運(yùn)技術(shù)和裝備，以降低搬運(yùn)成本和改善物料搬運(yùn)的效率。在這些自動(dòng)化技術(shù)和裝備中自動(dòng)導(dǎo)向車(chē)(automatic guided vehicle，以下簡(jiǎn)稱(chēng)AGV)是最有柔性且最能滿(mǎn)足復(fù)雜物料搬運(yùn)需求的系統(tǒng)[1]。隨著倉(cāng)儲(chǔ)AGV的發(fā)展，如何提高倉(cāng)儲(chǔ)AGV的運(yùn)行效率也逐漸成為倉(cāng)儲(chǔ)AGV研究發(fā)展的重難點(diǎn)。

路網(wǎng)是AGV小車(chē)行走的基礎(chǔ)，合理的路網(wǎng)規(guī)劃可以有效解決倉(cāng)儲(chǔ)AGV運(yùn)作過(guò)程中出現(xiàn)的碰撞、死鎖、運(yùn)行低效等問(wèn)題，從而提高AGV小車(chē)的運(yùn)行效率和倉(cāng)儲(chǔ)物流效率。倉(cāng)庫(kù)路網(wǎng)規(guī)劃的方法借鑒于城市路網(wǎng)規(guī)劃方法，以分流和集散作為基本的規(guī)劃理念，采用單向交通組織分擔(dān)干道交通壓力，同時(shí)簡(jiǎn)化交叉口組織提高AGV通行效率[2]。目前對(duì)于倉(cāng)庫(kù)路網(wǎng)的研究較少，同時(shí)對(duì)于道路網(wǎng)規(guī)劃的研究多采用數(shù)學(xué)建模的方法，通過(guò)對(duì)路網(wǎng)的影響因素、相關(guān)指標(biāo)等構(gòu)建模型并計(jì)算，來(lái)規(guī)劃路網(wǎng)并對(duì)路網(wǎng)規(guī)劃方案進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。而采用仿真的方法來(lái)進(jìn)行路網(wǎng)規(guī)劃的研究較少。本文則以仿真作為主要的方法來(lái)研究倉(cāng)庫(kù)的路網(wǎng)規(guī)劃。

1 倉(cāng)儲(chǔ)AGV系統(tǒng)描述

隨著信息化和智能化的迅猛發(fā)展,智能倉(cāng)儲(chǔ)AGV參與越來(lái)越多的物流運(yùn)作,正逐步取代人工作業(yè)和半機(jī)械化的傳統(tǒng)物流運(yùn)作方式。智能倉(cāng)儲(chǔ)AGV能滿(mǎn)足當(dāng)前品種多、訂單數(shù)量大的物流需求,輕松實(shí)現(xiàn)“高效、準(zhǔn)確、及時(shí)”的物流運(yùn)作目標(biāo)[3]。因此，各種各樣的智能倉(cāng)儲(chǔ)AGV系統(tǒng)已成為物流行業(yè)當(dāng)中的一大熱點(diǎn)。從物流領(lǐng)域應(yīng)用的機(jī)器人其實(shí)現(xiàn)的功能來(lái)看，主要包括搬運(yùn)、拆垛、碼垛、揀選、分揀等作業(yè)，因此智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人也可以視為以上不同類(lèi)型物流機(jī)器人的總稱(chēng)[4]。本文中研究的內(nèi)容主要是人機(jī)協(xié)作型倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的路網(wǎng)優(yōu)化問(wèn)題，而文中搭建的模型主要針對(duì)于人機(jī)協(xié)作型倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)。

以京東亞洲一號(hào)倉(cāng)中的飛馬機(jī)器人為例，其工作場(chǎng)景如圖1所示。這類(lèi)系統(tǒng)具體作業(yè)模式為：首先，將揀貨區(qū)域劃分為若干個(gè)小區(qū)域，每名揀貨員負(fù)責(zé)指定小區(qū)域內(nèi)的貨架，此區(qū)域稱(chēng)為該揀貨員的工作區(qū)。揀貨員只需在工作區(qū)內(nèi)等待AGV小車(chē)到達(dá)。另外，系統(tǒng)將多個(gè)訂單信息整理成一個(gè)集合單，稱(chēng)為一個(gè)揀選任務(wù)。在初始位置即停車(chē)區(qū)等待的AGV小車(chē)在接到揀選任務(wù)后，按照倉(cāng)庫(kù)布局自動(dòng)計(jì)算最優(yōu)路徑，前往目標(biāo)商品區(qū)域；揀貨員根據(jù)指令將貨品放置在機(jī)器人自帶的貨筐內(nèi)；AGV小車(chē)完成一個(gè)揀選任務(wù)后，按照系統(tǒng)指示將貨筐送至打包臺(tái)，并繼續(xù)執(zhí)行下一次揀選任務(wù)[4]。在這類(lèi)系統(tǒng)中，揀貨員只需在其工作區(qū)等待，無(wú)需來(lái)回走動(dòng)。從而縮短了人工的行走路線(xiàn)，提高倉(cāng)庫(kù)的工作效率，同時(shí)降低了人工成本。人機(jī)協(xié)作型倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)運(yùn)作流程如圖2所示。

圖1 飛馬機(jī)器人工作場(chǎng)景

圖2 智能倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸機(jī)器人運(yùn)作流程圖

2 倉(cāng)儲(chǔ)AGV路網(wǎng)規(guī)劃基礎(chǔ)

這里智能倉(cāng)儲(chǔ)路網(wǎng)規(guī)劃借鑒于城市路網(wǎng)規(guī)劃及其原則。路網(wǎng)規(guī)劃是通過(guò)對(duì)區(qū)域內(nèi)的道路層級(jí)進(jìn)行劃分、通行規(guī)則進(jìn)行設(shè)置、對(duì)交通工具的行走進(jìn)行規(guī)范等手段，提升指定區(qū)域內(nèi)“交通”容量、降低擁堵幾率或程度，是提升智能倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)行效率的有效手段。就像車(chē)輛在完成目標(biāo)位移選擇路徑的時(shí)候需要基于現(xiàn)有的公路網(wǎng)或鐵路網(wǎng)一樣，路網(wǎng)規(guī)劃的合理與否關(guān)系著智能倉(cāng)儲(chǔ)內(nèi)的交通秩序以及交通運(yùn)行效率。智能倉(cāng)儲(chǔ)的路網(wǎng)可以對(duì)AGV的行進(jìn)方向、速度及行駛的道路等進(jìn)行相應(yīng)的約束從而使智能倉(cāng)儲(chǔ)的運(yùn)行變得高效、有序。通過(guò)對(duì)智能倉(cāng)儲(chǔ)路網(wǎng)的規(guī)劃，避免發(fā)生碰撞、死鎖和局部甚至大面積擁堵問(wèn)題，最終實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜多變的環(huán)境下倉(cāng)儲(chǔ)AGV系統(tǒng)的穩(wěn)定、高效、可靠[1]。通過(guò)借鑒城市路網(wǎng)規(guī)劃方法并結(jié)合智能倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)際情況，總結(jié)智能倉(cāng)儲(chǔ)路網(wǎng)規(guī)劃主要可以參照以下幾個(gè)原則：

①分級(jí)：根據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)際布局情況將道路劃分為高速路和低速路。

②分流：選擇與干路平行的支路分流交通，避免同向行駛碰撞(如圖3所示)的產(chǎn)生。

圖3 同向行駛碰撞[1]

③單向：?jiǎn)蜗蜻\(yùn)行是規(guī)劃為環(huán)繞地塊順時(shí)針循環(huán)，避免對(duì)向行駛碰撞(如圖4所示)的產(chǎn)生。

圖4 對(duì)向行駛碰撞[1]

④交叉結(jié)點(diǎn)：合理規(guī)劃交叉結(jié)點(diǎn)的數(shù)量和位置，增加路徑的可選擇性，減少擁堵通道，避免側(cè)面碰撞(如圖5所示)及死鎖等情況的產(chǎn)生。

圖5 橫向行駛碰撞[1]

同時(shí)，類(lèi)似飛馬機(jī)器人的智能倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸機(jī)器人是需要人進(jìn)行協(xié)作的，和類(lèi)Kiva類(lèi)型的智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人相比，其運(yùn)行的環(huán)境更加的復(fù)雜。在進(jìn)行路網(wǎng)規(guī)劃時(shí)還需要考慮到人的因素的影響。例如，AGV到達(dá)相應(yīng)貨架后在何處停靠等待才能和揀貨人員更好的配合；由于AGV要在路上等待揀貨人員將相應(yīng)的貨物放入貨框，所以，規(guī)劃路網(wǎng)時(shí)盡量讓無(wú)關(guān)的AGV避開(kāi)頻繁出入貨物的貨架所在區(qū)域。另外，對(duì)于此人機(jī)協(xié)作型倉(cāng)庫(kù)，揀貨人員和AGV數(shù)量的配置是否合理也會(huì)成為倉(cāng)庫(kù)工作效率的一個(gè)瓶頸。

總的來(lái)說(shuō)，路網(wǎng)規(guī)劃的重要性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

①對(duì)AGV的行走規(guī)則進(jìn)行約束，避免發(fā)生大面積的擁堵情況，提高車(chē)輛運(yùn)行效率。

②對(duì)AGV的行駛路線(xiàn)進(jìn)行約束，從而減少AGV運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生的擁堵、死鎖及碰撞等問(wèn)題，提高智能倉(cāng)儲(chǔ)整體運(yùn)行效率。

③路網(wǎng)的規(guī)劃是后續(xù)倉(cāng)庫(kù)仿真工作運(yùn)行的基礎(chǔ)。從物流仿真角度來(lái)看，多數(shù)仿真模型的搭建最終的目標(biāo)是找到智能倉(cāng)儲(chǔ)最佳的布局及使其高效運(yùn)行的最佳資源配置方案。智能倉(cāng)儲(chǔ)路網(wǎng)作為后續(xù)AGV行走的基礎(chǔ)，其規(guī)劃的合理與否對(duì)后續(xù)的仿真結(jié)果有直接的影響。

3 人機(jī)協(xié)作型倉(cāng)儲(chǔ)路網(wǎng)仿真模型構(gòu)建

3.1 仿真模型構(gòu)建平臺(tái)——Anylogic

Anylogic是一款應(yīng)用廣泛、能夠?qū)﹄x散、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、多智能體和混合系統(tǒng)建模與仿真的工具軟件。其利用活動(dòng)對(duì)象來(lái)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的不同事物進(jìn)行模擬。活動(dòng)對(duì)象可以用參數(shù)、變量來(lái)表示事物的屬性，還可以通過(guò)編寫(xiě)函數(shù)、設(shè)置狀態(tài)圖、定時(shí)器等方式來(lái)設(shè)定活動(dòng)對(duì)象的行為。活動(dòng)對(duì)象類(lèi)適合于仿真現(xiàn)實(shí)世界中的固定資源，如貨架、AGV等。Anylogic的活動(dòng)對(duì)象類(lèi)可以通過(guò)端口進(jìn)行交互[6]。同時(shí)，Anylogic仿真軟件搭建的仿真模型具有可視化的特點(diǎn)。

基于Anylogic工具軟件的以上特點(diǎn)，借助Anylogic平臺(tái)，構(gòu)建人機(jī)協(xié)作型倉(cāng)儲(chǔ)仿真模型。通過(guò)設(shè)置不同的活動(dòng)對(duì)象，并設(shè)定活動(dòng)對(duì)象的特定行為，構(gòu)建仿真模型。對(duì)AGV從接受揀選任務(wù)到所有任務(wù)結(jié)束的全過(guò)程進(jìn)行仿真，并提取AGV碰撞次數(shù)、擁堵路段、所有揀選任務(wù)完成時(shí)間等信息。根據(jù)AGV仿真過(guò)程中出現(xiàn)的明顯的運(yùn)行問(wèn)題，結(jié)合仿真中提取的數(shù)據(jù)信息指導(dǎo)路網(wǎng)的優(yōu)化。

3.2 基于Anylogic構(gòu)建路網(wǎng)仿真模型

本文中仿真模型的搭建是基于活動(dòng)對(duì)象進(jìn)行。模型中主要涉及到揀貨員、AGV、訂單、貨架四個(gè)活動(dòng)對(duì)象。對(duì)不同的活動(dòng)對(duì)象的屬性和行為進(jìn)行分析，用參數(shù)和變量設(shè)置活動(dòng)對(duì)象的屬性，通過(guò)編寫(xiě)函數(shù)、設(shè)置狀態(tài)圖等方法設(shè)定活動(dòng)對(duì)象的行為，實(shí)現(xiàn)活動(dòng)對(duì)象之間的交互。進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)一次仿真過(guò)程中AGV碰撞次數(shù)、擁堵路段、所有揀選任務(wù)完成時(shí)間等信息的統(tǒng)計(jì)。

傳統(tǒng)的倉(cāng)庫(kù)貨位分配主要有利用ABC分類(lèi)法進(jìn)行分類(lèi)，也可以將貨物隨機(jī)分配。訂單的分配也可以按照時(shí)間段的長(zhǎng)短進(jìn)行分配，例如，當(dāng)天的訂單一次性下發(fā)或者每隔一個(gè)小時(shí)下發(fā)一次訂單等。本文主要對(duì)貨物隨機(jī)分配并且一次性下發(fā)當(dāng)天所有訂單的倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行討論。本文的仿真模型中，訂單與AGV兩個(gè)活動(dòng)對(duì)象之間的交互按如圖6所示流程進(jìn)行。

圖6 訂單與AGV交互流程圖

該仿真模型中關(guān)于路網(wǎng)的主要設(shè)計(jì)如下：

①碰撞次數(shù)統(tǒng)計(jì)功能。

智能倉(cāng)儲(chǔ)中的AGV在運(yùn)行的過(guò)程中會(huì)發(fā)生碰撞，碰撞次數(shù)是衡量路網(wǎng)優(yōu)越性的重要指標(biāo)之一。在不同的路網(wǎng)上利用相同的資源，完成相同的任務(wù)，其最終AGV碰撞次數(shù)也會(huì)有很大的差異。合理的路網(wǎng)規(guī)劃能夠在最大程度上減少AGV的碰撞次數(shù)，從而提高車(chē)輛的運(yùn)行效率。仿真中n輛AGV的碰撞次數(shù)c的計(jì)算方法如下所示：

yij=0(第j輛AGV距離第i輛AGV的距離少于d米)、yij=1(第j輛AGV距離第i輛AGV的距離大于d米。)

其中，d的選擇受到AGV尺寸、形狀、轉(zhuǎn)彎半徑、AGV自身設(shè)定以及智能倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)際運(yùn)行情況等因素的影響。

②路徑熱度統(tǒng)計(jì)。

本文的仿真模型中用一段時(shí)間內(nèi)通過(guò)特定路徑的AGV數(shù)量作為該段路徑熱度。路徑熱度可以在一定的程度上反應(yīng)該段路徑的擁堵程度，合理的路網(wǎng)規(guī)劃可以在最大的程度上分?jǐn)侫GV流量從而減少擁堵，提高AGV的運(yùn)行效率。在本文的仿真實(shí)驗(yàn)中，路徑熱度指特定路段中AGV經(jīng)過(guò)的次數(shù)占所有AGV經(jīng)過(guò)所有路段的總次數(shù)的比例。依據(jù)熱度的分布可以對(duì)路網(wǎng)進(jìn)行一定程度的調(diào)整。

③任務(wù)完成時(shí)間統(tǒng)計(jì)。

一般來(lái)說(shuō)，對(duì)于相同的任務(wù)，完成的時(shí)間越短，表示智能倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)行效率越高，路網(wǎng)的規(guī)劃越合理。仿真任務(wù)完成的時(shí)間長(zhǎng)短是衡量路網(wǎng)優(yōu)越性的主要指標(biāo)之一。

3.3 路網(wǎng)仿真結(jié)果調(diào)整

智能倉(cāng)儲(chǔ)AGV的運(yùn)作效率受許多方面的制約，例如，倉(cāng)庫(kù)的布局、倉(cāng)庫(kù)資源配置、人員的工作效率等都會(huì)成為影響智能倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)作效率的瓶頸。具體來(lái)說(shuō)，可能影響智能倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)作效率主要包括以下幾個(gè)方面：

①路網(wǎng)結(jié)點(diǎn)。

一般來(lái)說(shuō)，路網(wǎng)中設(shè)置的節(jié)點(diǎn)越多，路徑的可選擇性越大。但另一方面，路網(wǎng)中的結(jié)點(diǎn)越多，AGV也更容易出現(xiàn)死鎖、碰撞等問(wèn)題從而影響AGV的運(yùn)作效率。

②倉(cāng)庫(kù)布局。

倉(cāng)庫(kù)中，有效規(guī)劃打包臺(tái)位置、數(shù)量以及AGV的停放位置等，對(duì)于智能倉(cāng)儲(chǔ)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)也起著不可忽視的作用。尤其是當(dāng)倉(cāng)庫(kù)中的車(chē)輛較多時(shí)，打包臺(tái)的數(shù)量和位置設(shè)置往往會(huì)成為智能倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)行效率的瓶頸。

由上述分析可以看出，在特定的倉(cāng)庫(kù)布局下，路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的位置、數(shù)量以及打包臺(tái)的設(shè)置等都會(huì)影響智能倉(cāng)儲(chǔ)的運(yùn)行效率。為合理規(guī)劃路網(wǎng)，從而達(dá)到較好的運(yùn)行效果。可以根據(jù)仿真的結(jié)果，結(jié)合仿真中出現(xiàn)的問(wèn)題對(duì)整體路網(wǎng)進(jìn)行調(diào)整。路網(wǎng)調(diào)整思路如圖7所示。

圖7 路網(wǎng)調(diào)整思路

4 基于某人機(jī)協(xié)作型倉(cāng)庫(kù)的路網(wǎng)優(yōu)化仿真實(shí)驗(yàn)

4.1 倉(cāng)庫(kù)基本參數(shù)設(shè)置

現(xiàn)實(shí)生活中用于倉(cāng)儲(chǔ)的物流倉(cāng)庫(kù)種類(lèi)多種多樣，在本文中運(yùn)用的倉(cāng)庫(kù)是物流領(lǐng)域中典型的存儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù)。倉(cāng)庫(kù)基本參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 倉(cāng)庫(kù)相關(guān)參數(shù)設(shè)置表

倉(cāng)庫(kù)初始布局如圖8所示：

圖8 倉(cāng)庫(kù)初始布局

4.2 倉(cāng)庫(kù)仿真步驟

利用第三部分的方法搭建該倉(cāng)庫(kù)仿真模型，然后按照如下步驟進(jìn)行實(shí)驗(yàn)：

①利用第三部分的方法，設(shè)置人、訂單、貨架、AGV活動(dòng)對(duì)象的屬性及行為，并實(shí)現(xiàn)其相互之間的交互，搭建倉(cāng)庫(kù)仿真模型。仿真模型的主頁(yè)面如圖9所示。

圖9 倉(cāng)庫(kù)仿真模型主頁(yè)面

②運(yùn)行仿真模型。

運(yùn)行倉(cāng)庫(kù)仿真模型并觀察仿真過(guò)程，如果運(yùn)行過(guò)程中發(fā)現(xiàn)AGV未按路網(wǎng)行駛等問(wèn)題，需要終止運(yùn)行并修改路網(wǎng)，直到?jīng)]有同類(lèi)問(wèn)題發(fā)生。

③收集仿真數(shù)據(jù)。

本文中所搭建的仿真模型可以對(duì)路徑熱度、AGV碰撞次數(shù)、任務(wù)完成時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的展示。其可視化效果如圖10所示。

圖10 仿真結(jié)果可視化效果

路徑熱度、碰撞次數(shù)、任務(wù)完成時(shí)間三個(gè)指標(biāo)均在一定程度上反應(yīng)了路網(wǎng)規(guī)劃的合理化程度。路徑熱度、碰撞次數(shù)、任務(wù)完成時(shí)間三個(gè)指標(biāo)的具體意義及其對(duì)路網(wǎng)的影響如表2所示。

表2 仿真結(jié)果指標(biāo)

④路網(wǎng)優(yōu)化。

根據(jù)上述圖7所示流程調(diào)整路網(wǎng)，進(jìn)行路網(wǎng)的優(yōu)化。

4.3 路網(wǎng)優(yōu)化過(guò)程及結(jié)果

4.3.1 仿真數(shù)據(jù)展示

根據(jù)上述步驟搭建并運(yùn)行倉(cāng)庫(kù)仿真模型，最終路網(wǎng)的仿真結(jié)果如圖11所示：

圖11 初始路網(wǎng)仿真結(jié)果

4.3.2 仿真數(shù)據(jù)收集

按照路網(wǎng)調(diào)整思路，對(duì)不同方案下的路網(wǎng)進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)行若干組實(shí)驗(yàn)，并記錄最終的仿真數(shù)據(jù)。路網(wǎng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)主要從碰撞次數(shù)、完成時(shí)間、熱度>60%區(qū)域三個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量。其中部分仿真數(shù)據(jù)如表3所示。

表3 不同方案仿真數(shù)據(jù)(部分)

4.3.3 路網(wǎng)優(yōu)化結(jié)果

通過(guò)對(duì)碰撞次數(shù)、任務(wù)完成時(shí)間、熱度分布多方面的比較，最終選出較為合理的路網(wǎng)規(guī)劃方為方案10，其仿真結(jié)果和最終倉(cāng)庫(kù)路網(wǎng)布局圖如圖12，圖13所示。

圖12 最終路網(wǎng)仿真結(jié)果

圖13 最終路網(wǎng)及倉(cāng)庫(kù)布局

5 結(jié)論

利用合理規(guī)劃倉(cāng)庫(kù)路網(wǎng)的方法，可以有效解決倉(cāng)儲(chǔ)AGV運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的碰撞、死鎖、運(yùn)行效率低等問(wèn)題。本文利用Anylogic仿真軟件的特點(diǎn)，搭建智能倉(cāng)儲(chǔ)仿真模型，模擬不同的情況下AGV的運(yùn)行情況、路徑熱度、碰撞次數(shù)、任務(wù)完成時(shí)間等。通過(guò)仿真的過(guò)程和數(shù)據(jù)對(duì)倉(cāng)庫(kù)的路網(wǎng)進(jìn)行不斷的優(yōu)化，最終確定使AGV運(yùn)行效率較高的倉(cāng)庫(kù)路網(wǎng)規(guī)劃方案。最終倉(cāng)庫(kù)路網(wǎng)的規(guī)劃結(jié)果是基于大量的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行的，因此，用這種方法確定的倉(cāng)庫(kù)路網(wǎng)具有一定的真實(shí)性和科學(xué)性。

但是，該模型搭建的靈活度不高，在更改倉(cāng)庫(kù)布局后需重新繪制新的倉(cāng)庫(kù)及路網(wǎng)圖，且需要對(duì)程序做出一定的修改，后期路網(wǎng)的調(diào)整過(guò)程較為繁瑣。后續(xù)研究中，將更改路網(wǎng)繪制的柔性，希望通過(guò)程序?qū)崿F(xiàn)控制路徑方向，從而替換該模型中關(guān)于路網(wǎng)方案的調(diào)整的繁瑣環(huán)節(jié)。