针对基于自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot,AMR)的货到人拣选系统多拣货台场景,研究订单分配、处理顺序及货架访问顺序的集成优化,提出多拣货台订单分配与排序问题(Order Allocation and Sequencing Problem,OASP),对订单如何分...针对基于自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot,AMR)的货到人拣选系统多拣货台场景,研究订单分配、处理顺序及货架访问顺序的集成优化,提出多拣货台订单分配与排序问题(Order Allocation and Sequencing Problem,OASP),对订单如何分配给拣货台、订单在拣货台的处理顺序及如何安排货架的访问顺序进行集成优化决策,并以最小化订单拣选时间为目标建立混合整数规划模型.设计变邻域搜索算法(the Variable Neighborhood Search Algorithm,VNSA),通过订单相似度进行分批分配并生成贪婪初始解,结合货架置换、订单重分配的抖动算子和订单交换/插入、货架序列调整等4种局部优化邻域,采用动态切换机制实现迭代寻优,并将设计的算法与CPLEX求解器进行比较.研究结果表明:VNSA算法在小规模算例中求解速度与精度优于CPLEX求解器;在大规模算例中对初始解的优化能力显著,验证了联合优化订单分配和排序的有效性;订单拣选时间与拣货台数量、容量呈负相关,与负载平衡系数呈正相关.展开更多
针对人工蜂群(ABC)算法开发能力弱的缺点,提出一种基于适应度分割机制和自适应搜索策略的ABC算法(FSABC)。首先,在雇佣蜂和跟随蜂阶段开始前,根据适应度值将种群划分为高适应度子种群和低适应度子种群,并通过动态调整子种群大小,更好地...针对人工蜂群(ABC)算法开发能力弱的缺点,提出一种基于适应度分割机制和自适应搜索策略的ABC算法(FSABC)。首先,在雇佣蜂和跟随蜂阶段开始前,根据适应度值将种群划分为高适应度子种群和低适应度子种群,并通过动态调整子种群大小,更好地平衡算法的开发性和探索性,并更合理地分配搜索资源;其次,对跟随蜂中的高适应度子种群提出一个策略池和一种新的自适应搜索方式,以避免算法陷入局部最优解;再次,为了加强算法的开发能力,根据高适应度子种群的特点,设计一个新的搜索策略和一个策略池,以发挥该子种群的优势,从而提高算法的性能;最后,对于复杂的多峰问题,在适应度景观中存在许多局部最优解,其中一些可能接近全局最优解,因此,搜索一个好的解的邻域将有助于找到更好的解,甚至可能找到全局最优解,鉴于此,使用一个邻域搜索算子加强算法的开发能力。基于22个经典测试函数进行比较实验的结果表明,在30维和50维问题上,与ABCLGII(ABC algorithm with Local and Global Information Interaction)相比,所提算法的Friedman检验的秩次等级分别提高了30.8%和11.7%,可见,所提算法的性能求解精度更优,并能有效处理全局数值优化问题。展开更多
文摘针对人工蜂群(ABC)算法开发能力弱的缺点,提出一种基于适应度分割机制和自适应搜索策略的ABC算法(FSABC)。首先,在雇佣蜂和跟随蜂阶段开始前,根据适应度值将种群划分为高适应度子种群和低适应度子种群,并通过动态调整子种群大小,更好地平衡算法的开发性和探索性,并更合理地分配搜索资源;其次,对跟随蜂中的高适应度子种群提出一个策略池和一种新的自适应搜索方式,以避免算法陷入局部最优解;再次,为了加强算法的开发能力,根据高适应度子种群的特点,设计一个新的搜索策略和一个策略池,以发挥该子种群的优势,从而提高算法的性能;最后,对于复杂的多峰问题,在适应度景观中存在许多局部最优解,其中一些可能接近全局最优解,因此,搜索一个好的解的邻域将有助于找到更好的解,甚至可能找到全局最优解,鉴于此,使用一个邻域搜索算子加强算法的开发能力。基于22个经典测试函数进行比较实验的结果表明,在30维和50维问题上,与ABCLGII(ABC algorithm with Local and Global Information Interaction)相比,所提算法的Friedman检验的秩次等级分别提高了30.8%和11.7%,可见,所提算法的性能求解精度更优,并能有效处理全局数值优化问题。
