遗传算法在立体仓库货位优化分配中的研究

存储一定数量货物的自动化仓库中,以基于随机存储策略的库区和货位分配以及堆垛机行驶时间为优化控制目标,针对自动化立体仓库的库区和货位的分配策略问题进行了讨论,提出立体仓库的库区优化数学模型。在库区优化基础上,进一步提出货位优化数学模型,将Pareto最优解的概念与遗传算法相结合,提出了一种解决多目标优化问题的Pareto遗传算法解决货位优化问题,给出了仿真实验及分析。结果表明采用遗传算法优化策略可以有效地解决自动化立体仓库的货位优化分配问题。     

自动化仓库货位分配优化问题研究

研究了自动化立体仓库固定货架的货位分配问题。分配货位时需要同时考虑货架稳定性和出入库操作的效率,将这一问题描述为一个组合多目标优化问题,采用遗传算法对这一问题进行了求解,对交叉算子进行了改进,得到的解可兼顾两个优化目标。仿真实验表明这一方法可较好地解决货位分配问题。     

基于嵌套分区算法的立体仓库货位分配优化

根据小型立体化仓库运营特点,基于顺序单目标优化思想,提出一种新的仓库货位分配策略。将考虑存储能耗、货架稳定性、运行效率的多目标仓库货位优化问题,转化为单目标优化,建立了仓库货位优化数学模型。根据数学模型特点,采用嵌套分区算法进行优化求解。通过算例分析证明该分配策略与优化方法,可有效处理多目标仓库库位优化问题,优化效果显著。     

遗传算法在货位分配中的应用研究

本文讨论了货位分配算法。首先建立了货位分配算法的数学模型,然后提出了采用遗传算法解决这个多目标组合优化的问题。最终通过应用验证了算法的适用性。     

基于遗传算法的军队立体仓库货位再分配研究

为提高军队自动化立体仓库出货速度和运行稳定性,提出了在堆垛机闲时对货位进行以分类存储L形分区为导向的再分配优化设计。根据用户需求,生成分类存储的L形分类存储目标货位分区信息,以堆垛机总运行时间最短和货架重心最低为目标,研究货品新的目标耦合货位并建立了相应数学模型,利用基于混合偏好的遗传算法对该多目标优化问题进行了求解。结果显示,该方法能较大提高自动化立体仓库某类货品在特定环境下的出库效率并降低货架重心。同时,该研究对一般意义的货位再分配也具有一定价值。     

基于属性论的货位优化问题的研究

以某公司配送中心仓库为研究对象,通过对其货位问题的现状进行研究,建立多目标优化问题的数学模型。对目前常用的优化算法进行分析比对,选择基于属性论方法的有偏好的多目标优化算法作为求解方法,应用该多目标优化算法实现货位优化。     

自动化仓储系统不规则货位优化问题研究

针对不规则货位的自动化仓储系统的特点,以提高系统效率和空间利用率为优化控制目标,研究了自动化仓储系统不规则货位优化分配策略,提出了首先对不规则的货位进行货位区优化,对每个货位区进行货位优化的数学模型,提出两级遗传算法解决货位优化问题。结果表明,该优化方法有效地提高了系统的效率,实现了密集存储,为自动化仓储系统中不规则货位的货位分配优化提供了理论依据和实践途径。     

病毒协同进化遗传算法在自动化立体仓库货位优化中应用的研究

自动化立体仓库的存取效率直接影响着现代物流的整体效益,而存取效率高低的关键在于货位优化。针对自动化立体仓库实际应用中的货位规划难题,提出了利用病毒协同进化遗传算法来研究自动化立体仓库货位优化问题的方法,并将该算法和传统的遗传算法作比较。以提高货架稳定性和货物出入库效率为优化目标,建立了货位优化的多目标优化问题数学模型。最后利用MATLAB工具进行编程与仿真,实验结果表明,病毒协同进化遗传算法(VEGA)相比传统的遗传算法具有更好的收敛性和搜索效率。由此可见,利用病毒协同进化遗传算法对自动化立体仓库进行货位优化,可以很大程度上改善货物的出入库效率和货架的稳定性,进而提高货架的使用率。     

制造物联环境下智能仓库货位分配模型

仓库货位合理规划与分配是减少产品存取时间、提高仓库作业效率的关键。在构建基于制造物联技术的智能仓库环境下,针对多品种智能仓库的货位分配问题,建立了考虑多规则约束的多目标智能仓库货位分配模型,提出一种模型求解的改进遗传算法。实验表明：模型和算法能找到有效的仓库货位分配方案,验证了其有效性。     

Pareto遗传算法在货位配置中的应用研究

固定货架是自动化立体仓库应用最广泛的存储设备，货位配置是否优化直接影响货架的稳定性和存取操作效率。因此，建立了货位配置优化问题的数学模型，提出了采用Pareto遗传算法解决多目标组合优化问题，可得到Pareto最优解集。此算法包括5个基本算子：选择、变异、交叉、小生境技术、Pareto集合过滤器。通过仿真实验验证了将Pareto遗传算法应用在实际货位配置优化问题中，取得了较好的结果。     

货位分配优化研究综述

合理的货位分配可以有效降低企业仓储成本,提升仓储系统拣选和配送效率,进而提高企业运作的整体效率。为了深入分析国内外学者对货位分配优化研究的现状和趋势,对近年来国内外相关文献进行分析总结。归纳出了货位分配优化目标,介绍了各优化目标的模型建立和适用对象;分析了货位分配优化常用的算法,并对相关算法进行对比分析;探讨了货位分配优化研究的趋势,为进一步深入研究货位分配优化提供了参考。     

逆向物流供应链最佳供应商选择及订单量分配*

为解决逆向物流供应链中,供应商选择、订单量分配和提货点位置等不确定问题,建立了一个新的模糊多目标数学模型来确定最佳供应商选择、供应量及提货点位置,为避免在解决多目标模型时人为主观赋权,运用基于模糊目标规划的蒙特卡罗仿真模型来求解帕累托(pareto)理想解,采用遗传算法进行求解,并给出了相应优化方案,在此基础上研究讨论了不同权重分配下结果的优劣性及供应商选择风险,最后,针对不同权重分配,比较了遗传算法和Gurobi求解,实验表明,对于该问题模型遗传算法在解的优劣性上优于Gurobi。     

玻璃排版优化中遗传算法的应用

研究了应用遗传算法求解非线性多目标组合优化问题———玻璃排版优化问题 ,详细讲解了如何设计求解该优化系统中三个典型组合优化子问题的遗传算法 ,并对三个子问题的求解关系进行了分析 ,总结出遗传算法的不同构造方法对系统优化结果的影响。     

基于机器视觉的多巷道自动化立体仓库货位透明化分配方法

针对立体仓库内有效货位，设计透明化分配方案时主要通过人眼识别的方式掌握货位状态，使得最终分配方案的出库效率较低。因此，引入机器视觉技术，设计了一种新的仓库货位透明化分配方法。运用ABC分类法，对多巷道自动化立体仓库内所有货位进行分区。通过工业相机采集仓库内货架图像，通过机器视觉技术对采集图像进行识别，全面掌握仓库内处于空闲状态的货位位置。以最高出库效率为目标，建立货位透明化分配数学模型，再通过决策树搜索算法，生成最优货位分配方案。实验结果显示：应用所提方法进行货位分配，与基于粒子群算法、基于商品关联度的分配方法相比，使得出库效率提升了24.53%、23.92%。     

响应动态约束条件的多目标货位优化算法研究

针对自动化立库货位决策与优化问题,考虑到优化目标多样、托盘使用状态及可分配货位动态变化等因素,提出了一种响应动态约束条件的多目标货位优化算法。以巷道作业均衡、货架重心稳定及作业路径最短建立多目标优化模型,基于变异系数自适应差分进化算法,使用货位随机数编码,根据实时货位可行域进行个体解码,以响应动态货位约束条件。提出了基于层次分析的Pareto解评价方法,从而获得多批作业货位持续优化的目标权重,为仓储货位决策提供合理方案。多批作业算法实验结果表明:所提算法效果显著优于多目标简单加权算法,能够有效应用于动态货位决策与优化。     

计算机应用基础试题库组卷系统的设计

在计算机应用基础课程建设中,设计了一个通用的基于知识的自动组卷系统。文章介绍了试题库的设计,建立了组卷系统的数学模型,并研究了其求解方法,将有约束的多目标优化模型转化为无约束的单目标优化模型,并利用遗传算法对其进行求解。     

利用遗传算法实现试题库自动组卷问题

提出并实现了利用遗传算法求解试题库组卷的数学模型,定义了组卷问题的适应度函数,讨论了运用遗传算法求解在一定约束条件下的多目标参数优化问题,通过初始化种群、选择算子、交叉算子和变异算子,等过程不断进化,最后得到最优解,实验结果表明,遗传算法相对于其它算法更能有效的解决试题库自动组卷问题,提出了实现不相邻试卷分配的补遗随机算法,为求解类似的多目标约束问题及不相邻组合问题提供一种新的方法。     

基于改进初始解的遗传算法的布局设计方法

带性能约束的三维布局问题属于具有很强应用背景的组合优化问题,进行了基于全局的布局求解方法的探索。由于NP完全问题的计算复杂性,使得遗传算法求解问题的全局最优解时效率较低。改进了遗传算法的初始解,对提高算法的效率进行了研究。并以旋转卫星舱布局的简化模型为背景,建立了多目标优化数学模型。实例结果与传统遗传算法以及乘子法的计算结果比较,表明该算法具有较好的求解效率。     

采用自适应优化权重的出库货位优化方法研究

当前出库货位优化研究对货物生产日期的考虑大多数仅仅是简单地使用先进先出原则,如何更合理考虑货物生产日期对货位优化的影响,是亟待解决的问题。针对此问题,提出以出库代价和货物剩余价值率为优化因素的货位优化模型,并采用基于自适应算子、精英策略和灾变算子的改进遗传算法结合基于仓库繁忙度的自适应优化权重对出库货位优化模型进行求解。采用企业实际生产数据进行验证,实验结果表明采用改进遗传算法的出库货位优化算法效果更优,并且使用基于仓库繁忙度的自适应优化权重,能够有效降低货物因过久存放而造成货物价值下降的风险同时又能在仓库繁忙时优先考虑出库效率。     

一种货架共用模式自动化立体仓库货位优化

为了保证货物进出,航空货运站中会采用货位共用模式的自动化立体仓库存储散装货物。货位优化对提升该模式立库的工作效率,进而保证机场货运站整体效率有着重要意义。在详细分析该立库的工作特点基础之上,建立数学模型,采用遗传算法对货位优化问题进行了研究。仿真和实际现场应用结果表明该算法有效地提高了货物进出库的工作效率和存储安全性。