基于混合算法的单堆垛机多巷道拣选作业调度研究

针对单堆垛机在多巷道自动化仓库中的拣选路径规划问题,建立了求解含周转箱约束的堆垛机拣选作业最短路径数学模型,提出用遗传模拟退火混合算法进行求解。通过Matlab分别对不同算法进行实例仿真,结果表明：该混合算法克服了遗传算法早熟,以及模拟退火算法收敛性慢的缺点,求出的解更优,收敛速度更快,稳定性更好。该混合算法具有可行性和高效性。     

基于遗传算法的线束加工仓库货位优化研究

目的文中以减少汽车线束加工立体仓库堆垛机运行时间和距离,提高订单处理效率为目的,建立货位优化的数学模型。方法根据某汽车线束加工立体仓库的真实情况,在分析历史订单数据的基础上,通过基于定位储存策略的改进遗传算法对货位分配问题进行仿真和求解。结果仿真结果表明,定位存储策略优于就近存储策略、随机存储策略和分类存储策略,其减少堆垛机运行时间的比例分别达到了18.8%,16.9%和35.7%。结论采用定位存储模型能有效改善汽车线束加工立体仓库系统处理生产订单的效率。     

考虑半托盘出库的堆垛机复合作业拣选路径优化研究

结合自动化立体仓库中堆垛机执行出入库作业的实际情况，提出了考虑半托盘出库情况下的堆垛机复合作业拣选路径优化问题，并构建了该问题的数学模型。针对研究问题的特点，利用一种离散烟花算法进行模型求解，采用爆炸算子和变异算子执行烟花的爆炸操作，实现算法的全局搜索和局部搜索；应用精英选择策略和类似轮盘赌策略以提高收敛效果。最后以某烟草物流公司自动化立体仓库的堆垛机拣选作业为例，将离散烟花算法与其他算法的运算结果作对比，验证了该算法更具求解优势。     

立体仓库固定货架拣选作业优化研究

目前,我国大部分立体仓库中已基本使用先进的机械化设备,但是对于固定货架的拣选作业优化问题方面的研究却没有得到人们重视。应用TransCAD软件优化求解堆垛机最优拣选作业路径,并进行模拟仿真。     

串列立体仓库存取路径规划问题求解

串列立体仓库是自动化立体仓库的一种特殊形式,其带有穿越巷道,布置方式灵活,适用于许多场地受限的库房情况。串列立体仓库与普通立体仓库相比涉及到许多特殊的理论问题。就串列立体仓库最核心也是最复杂的路径生成问题,提出了一种新的图赋权方法,并给出了适应实际需要的附加目标。针对路径生成数学模型,提出了一种基于免疫遗传的进化算法进行求解。数值仿真实验证明,该方法能有效收敛。通过与简单遗传算法的算例比较,说明了该算法达到可接受的次优解速度快,具有一定的理论研究与工程应用价值。     

一种用于匹配场反演的遗传算法

遗传算法在接近全局最优解时,存在搜索速度变慢、过早收敛、个体的多样性减少很快、甚至陷入局部最优解等问题。通过在遗传算法中引入模拟退火因子、混沌因子和多样性测度因子,在很大程度上克服了原有遗传算法的早熟、局部搜索能力差的缺点。同时,又能发挥原有遗传算法的强大的全局搜索能力,保证了改进后的混合遗传算法能较好地收敛于其全局最优值。     

基于HCGA的三坐标测量路径优化

针对传统遗传算法(GA)进行三坐标测量路径优化时收敛速度慢且过早收敛的问题,提出基于爬山遗传算法(HCGA)的三坐标测量路径优化方法。根据三坐标测量路径优化的数学模型,构造适合于测量路径优化问题的遗传编码、初始种群、选择、交叉、变异等参数,通过增加爬山操作,加快GA的迭代收敛速度。仿真实验结果表明,基于HCGA的三坐标测量路径优化方法能有效提高局部寻优能力与收敛速度,可获得很好的最优解并提高了测量效率。     

基于跳点搜索-遗传算法的自主移动机器人路径规划

为了解决采用遗传算法解析最优路径中存在的转折点较多、易陷入局部最优解、迭代次数较多以及寻优时间过长等问题，引入自适应交叉算子和变异算子，将改进后的跳点搜索（jump point search）算法与改进遗传算法融合，得到跳点搜索-遗传（jump point search-genetic,JPSG）算法。JPSG算法利用JPS算法的高效局部搜索能力来提高整体搜索能力，加速算法整体收敛趋势；利用改进遗传算法的全局搜索能力改变JPS算法不能在复杂障碍物状况下解析最优路径的状态，提高算法对动态环境的适应性。在栅格矩阵中的路径规划仿真表明，相比于改进遗传算法、传统遗传算法，JPSG算法可以有效缩短寻优执行时间，提高寻优准确率，减少运算执行次数，在稳定性、准确性、快速性上具有明显的优势。     

基于EDGA的托包机构优化设计

提出了在包装机械设计中求解多参数问题的遗传算法，讨论了遗传算法中求解多参数问题的关键技术，包括一种改进的遗传算法，避免了标准遗传算法可能过早地收敛于局部最优解，并加快了全局最优解的收敛速度，给出了在凸轮连杆机构中求解多参数问题的实例。该遗传算法可以有效地解决设计中存在多个参数的优化组合问题。     

双立柱堆垛机故障诊断关键技术研究

现代物流需要现代仓储体系相配套,现代仓储体系是自动化、高效化的有机结合。双立柱堆垛机是应用于现代立体仓库的重要设备之一,其承担着立体仓库货物的出、入库,在减少仓库的作业人员的同时提高货物的出、入库效率。为了保障双立柱堆垛机的安全、高效的运行,需要积极地做好双立柱堆垛机的研究与分析,尤其是出现在双立柱堆垛机上的各类故障更需要做好记录与分析,并采取针对性的措施予以解决。     

遗传算法在物流配送路径优化问题中的应用

遗传算法是一种基于自然进化原理的全局搜索随机算法。遗传算法在物流管理的运输问题、布局问题、选址问题、配送问题、调度问题等方面应用非常广泛。首先建立物流配送路径优化问题数学模型,在此基础上构造求解物流配送路径优化问题的遗传算法。用此遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

基于改进遗传算法的田间路径导航点提取研究

由于田间路径通常呈现的边界模糊和形状不规则特点,常用的道路导航点提取算法应用在农业环境会出现偏差过大的问题.本文设计了一种基于圆环模型的适应度函数,对遗传算法进行了改进,提出了适应度尺度变换和种群初始化的自适应策略,避免了陷入局部最优解和收敛速度慢的情况.经仿真,相比于坐标中点法提取导航点,改进后遗传算法的辨识误差降低到了3.52%以下,能够有效地解决环境噪声干扰下的田间路径导航点提取问题.     

基于改进遗传算法的电网扩展规划

本文给出了基于改进遗传算法的电网扩展规划计算方法。首先,针对电网规划实际问题给出了电网扩展规划的数学模型,其次,简单介绍了遗传算法的基本原理和步骤和采用遗传算法进行电网扩展规划的基本流程;然后,对传统的固定罚因子进行了改进,采用模拟退火罚因子来计算罚函数中的惩罚因子;最后,将改进前和改进后的方法通过仿真分析进行对比,结果表明改进后的方法在收敛速度和最优解均值都更加良好。     

基于ADAMS的自动化立体仓库巷道式堆垛机的动力学建模与仿真

利用ADAMS软件建立了考虑绳索和柔性梁的自动化立体仓库巷道式堆垛机的简化模型。其中,在绳索建模过程中,应用一系列相互作用的点质量来模拟实际绳索的动态特性,解决了ADAMS软件中绳索建模的问题。该模型可以按照指定的速度参数模拟堆垛机的运行情况,并提供运行过程中的各种力学和运动学参数。在此基础上,通过对该模型进行的大量动力学仿真,模拟了载物台沿特定的直线和曲线的合成运动轨迹运动时对堆垛机结构振动的影响。仿真分析结果表明,载物台沿直线合成运动轨迹运动时,可以使堆垛机运行达到效率较高和振动较小的综合效果。     

改进智能水滴算法在车辆调度问题中的应用

目的克服标准智能水滴(IWD)算法泥土含量更新对象较为单一的缺点,提高其求解车辆调度问题的全局搜索能力。方法在IWD算法基础上,设计一种改进智能水滴(IIWD)算法用于车辆调度问题的求解。引入次优解集合的概念,每次迭代结束后同时更新最优解集合和次优解集合中的泥土含量;设计浑沌扰动机制,对陷入局部最优解的智能水滴进行浑沌扰动;根据车辆调度问题的特点,提出求解车辆调度问题的IIWD算法。结果得到含有8条子路径,总行驶距离为842.60 km的最优调度方案,相对于标准IWD算法(941.35 km)和遗传算法(860.76 km)的求解结果分别缩短了98.75和18.16km。结论与遗传算法和标准IWD算法相比较,IIWD算法在求解车辆调度问题时收敛速度更快,全局优化能力更高。     

自动化立体仓库出入库决策系统的开发与仿真

在对作业方式、出入库作业方式分析的基础上,开发出了自动化立体仓库的出入库决策系统.系统管理层用Visual Basic 6.0编程语言开发,可实现对系统参数的初始设置,记录和查询出入库信息,货位优化管理和堆垛机的优化调度.监控仿真层的开发选用了组态软件组态王6.5,可实现对立体仓库的输入输出作业过程的动态模拟,并对系统运行结果进行曲线分析.系统数据库平台的构建选用的是Access 2000数据库软件,该数据库平台为管理层和监控层搭建了数据桥梁.进行货位优化管理时要综合考虑分布描述指标、库存量指标、出库分发效率指标这三个指标;按照堆垛机作业路线的优先级来安排堆垛机作业指令;综合考虑货位管理、堆垛机调度和输送机的运送管理这三个问题.通过仿真试验证明了可以得到系统进行优化决策方案.     

自动化立体仓库在电力计量中心系统中的应用

本文对电力计量中心的自动化立体仓库结合实际进行介绍,着重介绍了铝合金堆垛机、输送系统等专门研发的物流设备。     

整车物流装载方案优化与验证

目的以轿运车使用数量最少为目标研究整车物流中乘用车的装载问题,以降低物流成本。方法建立轿运车混合装载的数学模型,并用枚举法列出混合装载的所有装载方案;筛选装载率在90%以上的方案建立组合矩阵,以此和乘用车的数量类型等作为约束条件,建立求解轿运车最少数量的数学模型;用遗传算法求最优解,并对计算结果进行验证。结果仿真结果表明遗传算法计算得到的最优配载方案与枚举出的最优解相近,但遗传算法计算时间仅为枚举法计算时间的1/200左右。结论用遗传算法对整车物流中乘用车的装载问题求最优方案的方法收敛速度快,计算结果与理论最优解相近,可兼顾计算时间和计算效果。     

一种基于遗传算法的盲分离方法

1引言 目前的盲信号分离(Blind Source Separation)方法大多是建立在一定的神经网络模型基础上的.遗传算法作为一种并行、全局的最优搜索算法,可以为分离网络连接权值的训练提供快速性和全局性保证.本文提出了遗传算法的一种改进形式,在个体进化过程中引入基于信息理论的自然梯度学习规则,旨在加强遗传算法对局部最优解的搜索能力.对实录语音信号的分离仿真实验表明了该改进算法可以有效地提高收敛速度.     

立体仓库库位号与堆垛机运作效率关系的探讨

根据国内自动化立体仓库物料的主要存放模式，在分析堆垛机自动存取方式的基础上，说明库位号与堆垛机动作的关系，分析影响堆垛机动作效率的各种因素，提出库位优化的思想，并根据具体参数通过编程给出几种优化分布的库位号，最后对优化库位及传统库位进行仿真比较并分析存在的问题。