基于病毒协同遗传算法的自动化立体仓库货位优化模型
本文关键词：基于病毒协同遗传算法的自动化立体仓库货位优化模型 出处：《中国管理科学》2017年05期 论文类型：期刊论文
【摘要】：自动化立体仓库是一个错综复杂的存储系统,货位优化问题直接影响自动化立体仓库的工作效率。针对自动化立体仓库的货位选择问题,本文提出以出入库效率和货架稳定性为优化因素的货位优化模型,并采取病毒协同遗传算法对优化模型进行仿真。最后对仿真结果及货位优化前,病毒协同遗传算法优化后,传统遗传算法优化后三者的对比结果进行分析,结果说明病毒协同遗传算法(VEGA)能有效实现自动化立体仓库货位优化,是提高货物出入库效率和货架的稳定性的一种有效方法。
[Abstract]:Automated warehouse is a complex storage system. The optimization of cargo location directly affects the work efficiency of automated three-dimensional warehouse. In this paper, a cargo location optimization model based on storage efficiency and shelf stability is proposed, and the virus cooperative genetic algorithm is used to simulate the optimization model. Finally, the simulation results and before the optimization of cargo location are given. After the optimization of virus cooperative genetic algorithm, the comparative results of the three optimization results of traditional genetic algorithm are analyzed. The results show that virus cooperative genetic algorithm (VEGA) can effectively realize the optimization of cargo location in automated three-dimensional warehouse. It is an effective method to improve the efficiency of goods entering and storing and the stability of shelves.
【作者单位】： 西安邮电大学经济与管理学院;
【基金】：陕西省科技厅科研项目(2014K05-62) 陕西省教育厅科研项目(14JK1647) 陕西省社科基金重大项目(2016ZDA10) 西安邮电大学西邮新星团队资助
【分类号】：F253;TP18
【正文快照】： 1引言 近些年随着现代物流企业对仓储的货位调度水平要求越来越高,自动化立体仓库的货位优化问题成为关注的焦点。自动化立体仓库是现代物流、仓储技术和计算机技术的高集成产物,它不仅可以实现货物的自动化并行存取,而且可以提高货物存取的效率和准确性。 国外研究有:Lam等
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，本文编号：1404250
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