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基于混合算法的环形轨道RGV系统调度优化研究
被引量:
31
1
作者
江唯
何非
+1 位作者
童一飞
李东波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第22期242-247,共6页
针对自动化仓库中环形轨道RGV(有轨制导车辆)调度问题,以任务最短完成时间为目标,分析其主要影响因素。在此基础上提出路径最短和堵塞次数最少两个优化目标,并建立数学模型,设计基于规则的遗传算法求解。使用自适应的交叉变异概率代替...
针对自动化仓库中环形轨道RGV(有轨制导车辆)调度问题,以任务最短完成时间为目标,分析其主要影响因素。在此基础上提出路径最短和堵塞次数最少两个优化目标,并建立数学模型,设计基于规则的遗传算法求解。使用自适应的交叉变异概率代替传统遗传算法中的固定参数,改善遗传算法易陷入局部最优解的现象。同时,为解决多目标优化求解问题,提出了改进的自适应权重的求解方案。通过Matlab仿真实验分析比较算法性能,验证了算法的有效性。
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关键词
有轨制导
车
辆(RGV)
环形穿梭车调度
遗传算法
自适应权重
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题名
基于混合算法的环形轨道RGV系统调度优化研究
被引量:
31
1
作者
江唯
何非
童一飞
李东波
机构
南京理工大学机械工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第22期242-247,共6页
基金
国家自然科学基金项目(No.51575280)
文摘
针对自动化仓库中环形轨道RGV(有轨制导车辆)调度问题,以任务最短完成时间为目标,分析其主要影响因素。在此基础上提出路径最短和堵塞次数最少两个优化目标,并建立数学模型,设计基于规则的遗传算法求解。使用自适应的交叉变异概率代替传统遗传算法中的固定参数,改善遗传算法易陷入局部最优解的现象。同时,为解决多目标优化求解问题,提出了改进的自适应权重的求解方案。通过Matlab仿真实验分析比较算法性能,验证了算法的有效性。
关键词
有轨制导
车
辆(RGV)
环形穿梭车调度
遗传算法
自适应权重
Keywords
rail guided vehicles
annular shuttle scheduling
genetic algorithm
dynamic exploring process
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于混合算法的环形轨道RGV系统调度优化研究
江唯
何非
童一飞
李东波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
31
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