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。     

资源约束项目的改进差分进化参数控制及双向调度算法

针对资源约束项目调度组合优化难题,提出一种改进的动态差分进化参数控制及双向调度算法.通过参数时变衰减与个体优劣评价,自适应控制个体进化参数,提高算法的收敛性能、勘探与开发最优解的能力;基于动态差分进化(Dynamic differential evolution, DDE),提出一种双向调度算法,使用满足任务时序约束的优先数编码、交替正向反向调度,结合标准化编码调整与精英保留的种群随机重建策略,建立了一种高效稳健的双向编码调整机制.通过著名的项目调度问题库(Project scheduling problem library, PSPLIB)中实例集测试,并与其他文献算法比较最优解平均偏差率,验证了所提算法的有效性与优越性.