基于GA算法的电子商务物流中心拣货流程仿真研究

发布时间：2021-12-28 23:19

　　针对物流配送中心常见的双区型仓库进货路径的特点,来建立数学模型,然后采用GA算法来求解最优拣货路径,以此来降低物流成本中的拣货作业成本这里采用遗传算法进行拣货路径的仿真试算,同时与S-shape启发式算法,传统穿越策略以及动态规划方法进行比较,最后的出结论证明采用遗传算法优化拣货路径问题,能够非常有效的求解出拣货路径的最优距离,这样也就缩短拣货作业的时间,进而大大提高了物流中心的拣货作业效率。 

【文章来源】：粘接. 2020,42(06)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

图1 双区型仓库平面示意图

GA算法，即遗传算法，是一种应用非常广泛的计算模型，其主要模拟的是遗传学机理的生物进化过程，以及达尔文生物进化论的自然选择[3]。这里我们建立模型，然后运用遗传算法求解拣货路径问题首次就要确定一个优化的算法流程，如图2所示。2.2 编码方案的确定

传统穿越策略拣货路径示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]有时间窗的开放式车辆路径问题及其遗传算法[J]. 钟石泉,杜纲,贺国光.  计算机工程与应用. 2006(34)
[2]仓储拣选作业路径VRP模型设计与应用[J]. 陈伊菲,刘军.  计算机工程与应用. 2006(06)
[3]带装载能力约束的开放式车辆路径问题及其禁忌搜索算法研究[J]. 符卓.  系统工程理论与实践. 2004(03)



本文编号：3554929