基于情绪化细菌觅食算法的货位分配优化

发布时间：2024-12-17 22:45

　　 文章针对自动化立体仓库货位分配优化问题,提出一种基于非均匀消除-扩散概率的情绪化细菌觅食算法。构建以堆垛机于一个生产周期内兼顾平均运行时间和出入库任务对产品质量影响程度的多目标优化模型;针对传统细菌觅食算法在优化过程中存在的趋化步长不确定及消除-扩散概率恒定等不足,在趋化步骤中利用古斯分布搜索机制对细菌个体位置进行更新,以解决搜索能力差及易陷入局部最优的问题,引入情绪感知因子,利用情绪智能的突变实现自适应趋化步长,避免过早收敛;围绕细菌个体在消除-扩散过程中概率的恒定性问题,提出利用线性和非线性概率分布代替传统的常数分布实现非均匀分布,同时引入动力因子随机值,降低算法计算成本;仿真测试及算法对比结果表明,文章提出的算法较传统的细菌觅食算法及遗传算法在解决该类问题上具有较好的收敛性,且可保证种群于优化过程中的多样性。

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【部分图文】：

图2 最优解变化趋势

设置货位及堆垛机相关参数如下:L=3m,W=2m,H=1.5m,D=6m,Vx=2m/s,Vy=1m/s。图3种群多样性变化趋势

图3 种群多样性变化趋势

图2最优解变化趋势由图2、图3可知,由于翻转及迁移操作减少了BFA进入局部最优的几率,细菌个体的适应度低,计算成本大;GA的局部搜索能力较差且易陷入局部最优,导致其优化效率低;综上,NPEBFA相比于GA及BFA在最优解、收敛速度及确保种群多样性上均表现出优越性。此外,本文提出....

图1 算法流程图

算法流程图如图1所示。4仿真与结果分析

本文编号：4016644