文献类型：期刊文章

作　　者：朱杰[1] 张文怡[1] 薛菲[1]

ZHU Jie;ZHANG Wenyi;XUE Fei(School of Information,Beijing Wuzi University,Beijing 100149,China)

机构地区：[1]北京物资学院信息学院

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71371033);北京市教委科技计划面上项目(KM201810037002);北京市智能物流系统协同创新中心资助项目(0351701301)~~

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：1

起止页码：284-291

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对自动化立体仓库储位分配问题,结合仓库运作特点和安全性要求,构建了自动化立体仓库储位优化问题的多目标模型,并提出了求解模型的基于Sigmoid曲线的改进自适应遗传模拟退火算法(SAGA)。首先,以降低货品出入库时间、同组货品距离和货架重心为目标建立储位优化模型;然后,为了克服遗传算法(GA)局部搜索能力差和易陷入局部最优的缺点,引入基于Sigmoid曲线的自适应交叉变异操作和逆转操作,同时完成与SAGA的融合;最后,对改进遗传SAGA进行算法优化性、稳定性和收敛性测试。仿真实验表明,相比模拟退火(SA)算法的求解结果,该算法对货品出入库时间的优化度提高了37.794 9个百分点、对同组货品距离提高了58.463 0个百分点、对货架重心优化度提高了25.927 5个百分点,并且该算法具有更好的稳定性和收敛性。由此验证了改进遗传SAGA求解问题的有效性,该算法可为自动化立体仓库储位优化提供决策方法。

关 键 词：自动化立体仓库 储位分配优化  遗传算法 模拟退火算法 自适应

分 类 号：TP391.9]