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基于两阶段混合算法的四向穿梭式密集仓储系统货位分配优化
1
作者
吴自松
苌道方
盖宇春
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第5期1234-1245,共12页
为了解决四向穿梭车式密集仓储系统货位分配中存在的货位密集分布、穿梭车容易拥堵等问题,结合四向穿梭式密集仓储系统货位分布的特点,将货位进行栅格化处理,构建了以货架稳定性、出入库效率及设备使用均衡为目标建立货位分配模型;针对...
为了解决四向穿梭车式密集仓储系统货位分配中存在的货位密集分布、穿梭车容易拥堵等问题,结合四向穿梭式密集仓储系统货位分布的特点,将货位进行栅格化处理,构建了以货架稳定性、出入库效率及设备使用均衡为目标建立货位分配模型;针对该模型设计了一种两阶段混合算法:第一阶段通过引入爬山算法改进非支配排序遗传算法的局部搜索策略,求解一组Pareto前沿集;第二阶段由K-means对Pareto前沿集进行剪枝。通过仿真实验对模型和算法的有效性进行分析,结果表明本方案与目标赋予权重的方案相比,设备使用均衡、货架稳定性、出入库效率目标分别优化了3.1%,4.5%和3.4%,所提出的两阶段混合算法的求解结果与速度均优于非支配排序遗传算法。
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关键词
货位分配
多目标优化
非支配排序遗传算法
爬山算法
K-MEANS
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职称材料
题名
基于两阶段混合算法的四向穿梭式密集仓储系统货位分配优化
1
作者
吴自松
苌道方
盖宇春
机构
上海海事大学物流科学与工程研究院
上海海事大学物流工程学院
无锡中鼎集成技术有限公司
出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第5期1234-1245,共12页
文摘
为了解决四向穿梭车式密集仓储系统货位分配中存在的货位密集分布、穿梭车容易拥堵等问题,结合四向穿梭式密集仓储系统货位分布的特点,将货位进行栅格化处理,构建了以货架稳定性、出入库效率及设备使用均衡为目标建立货位分配模型;针对该模型设计了一种两阶段混合算法:第一阶段通过引入爬山算法改进非支配排序遗传算法的局部搜索策略,求解一组Pareto前沿集;第二阶段由K-means对Pareto前沿集进行剪枝。通过仿真实验对模型和算法的有效性进行分析,结果表明本方案与目标赋予权重的方案相比,设备使用均衡、货架稳定性、出入库效率目标分别优化了3.1%,4.5%和3.4%,所提出的两阶段混合算法的求解结果与速度均优于非支配排序遗传算法。
关键词
货位分配
多目标优化
非支配排序遗传算法
爬山算法
K-MEANS
Keywords
allocation of cargo locations
multi-objective optimization
non-dominant sequencing genetic algorithm
hill climbing algorithm
K-means
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
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发文年
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1
基于两阶段混合算法的四向穿梭式密集仓储系统货位分配优化
吴自松
苌道方
盖宇春
《系统仿真学报》
北大核心
2025
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