文献类型：期刊文章

作　　者：李永伟[1,2] 刘树安[3] 郭晋秦[1]

LI Yong-wei;LIU Shu-an;GUO Jin-qin(Department of Automation,Taiyuan Institute of Technology,Taiyuan 030008;Science and Technology on Electronic Test & Measurement Laboratory,North University of China,Taiyuan 030051;College of Information Science and Engineering,Northeastern University,Shenyang 110004,China)

机构地区：[1]太原工业学院自动化系,山西太原030008 [2]中北大学电子测试技术国家重点实验室,山西太原030051 [3]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004

出　　处：《计算机工程与科学》

基　　金：山西省重点研发计划工业项目(2016010302100175);太原工业学院青年(后备)学科带头人支持计划;太原工业学院青年科学基金(2017LQ03)

年　　份：2019

卷　　号：41

期　　号：2

起止页码：321-327

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、INSPEC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在物流仓储的总成本中,库存成本占很大比重。企业为了减少库存成本,不断设法去改进和优化仓库"存储"的过程。针对普通立体仓库的入库过程,在考虑叉车载重、货位容量和存储策略等限制条件下,建立了以入库作业过程中工作人员行走总路程最小为目标的货位优化模型。根据问题和模型特点,将货位优化问题分为两层优化:货位选择优化层和货位顺序优化层;然后将传统遗传算法同启发式算法相结合对模型进行求解;最后通过仿真实验验证了模型和算法的合理性和可行性。该成果可用于解决多数普通仓库的货位优化问题。

关 键 词：普通立体仓库  货位优化 遗传算法 启发式算法

分 类 号：TP311]