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针对大型工业立体仓库因巷道纵深过长普遍存在存储效率低的问题,提出两端式同轨双车的运行模式,并以存储效率优先原则、结构稳定性原则为评价标准,建立了适用于同轨双车运行模式的货位分配模型。设计了3种多目标生物地理学优化算法,构建了集成多目标生物地理学优化算法获取符合货位分配模型的最优解集,实现了该模式下的货位优化。运用MATLAB进行仿真,结果表明集成多目标生物地理优化算法比3种多目标生物地理学优化算法及标准遗传算法均具有更好的收敛性和搜索效率,可以有效解决两端式同轨双车运行模式下任意规模的立体仓库货位分配问题,且性能稳定,对提高大型工业立体仓库的存储效率及其结构稳定性具有一定的理论指导和应用价值。 相似文献
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针对自升式穿梭立体仓库中穿梭车无需提升机即可实现跨层移动的运行特点,以该立体仓库模型为研究对象,进行货位优化。分别建立以提高出入库效率、货物分类存放、提高货架稳定性和平衡各巷道穿梭车工作量为优化目标的数学模型,并通过权重系数法将多目标优化函数转化为单目标优化函数。在标准细菌觅食算法的基础上,通过自适应策略对趋化步长和迁徙概率进行动态调整,提出了一种自适应细菌觅食算法,并利用该算法对货位优化数学模型进行仿真求解。仿真结果表明改进后算法的收敛速度提升,自适应改进策略有效,优化后目标函数值降低,货位优化效果显著。研究成果为立体仓库货位分配提供了一个综合、高效的优化方案,同时经立体仓库实际应用也验证了自适应细菌觅食算法的可行性和实用性。 相似文献
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针对带有截止时间约束的自动化立体仓库出入库作业调度问题,以调度过程中堆垛机能量消耗为优化目标建立数学模型,并引入相应的惩罚函数。对于入库货物,同时考虑定位存储和随机存储两种入库策略,采用一种最近邻货位选择策略对随机存储货物进行合理货位分配。采用一种改进灰狼优化算法对问题进行求解,算法通过引入融合Lévy飞行的混合个体更新策略和多种群重组策略来增强算法的搜索能力。通过仿真实验验证了改进灰狼优化算法在求解自动化立体仓库出入库作业能量优化调度问题的有效性。 相似文献
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针对多目标绿色柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型,提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-Ⅱ多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制,使用基于全局、局部和随机选择的非支配排序选择策略得到初始种群;采用具有自适应算子的混合交叉变异策略进行迭代,提高算法的全局搜索能力;引入分布函数来改进精英保留策略提高种群的多样性;通过学习机制进行邻域搜索提高算法的局部搜索能力。最后,采用基准测试算例Brandimarte以及Kacem数据集对算法进行测试,结果表明采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解多目标绿色柔性作业车间调度问题具有求解精度高、收敛速度快以及解集多样性好的优点。 相似文献
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针对无缝钢管热轧批量调度问题,考虑生产工艺约束、生产需求优化等因素,以最小化热工具轧辊使用消耗、生产拖期为目标,建立了多目标整数规划模型。分析了无缝钢管批量调度顺序对热工具轧辊消耗的影响,给定了轧制批量顺序下的求解启发式算法,并设计了一种基于多种群进化的学习型文化基因算法。针对目标设计了不同的搜索算子以及算子的自适应学习选择策略来指导种群进化,充分发挥全局搜索和局部搜索能力。仿真实验与常用的带精英策略的快速非支配排序遗传算法和文化基因算法进行了对比,验证了所提模型和算法的有效性。 相似文献
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《机械设计与制造》2015,(8)
为提高清洗效率,对糖业蒸发罐换热管清洗机器人定位移动时间进行研究。在分析影响总定位移动时间因素的基础上,以总合成位移为优化目标,以机器人轴运动分辨率为约束条件,建立了以机器人在各换热处构型和换热管清洗顺序为决策变量的清洗路径优化模型。为克服遗传算法早熟收敛,提出一种自适应多种群遗传算法对清洗路径进行优化。针对84根换热管进行仿真实验,结果表明自适应多种群遗传算法优化后总合成位移比标准遗传算法和固定交叉和变异概率的多种群遗传算法所得总合成位移分别减少39.77%和20%,与固定交叉和变异概率的多种群遗传算法相比,进化代数也从1221减少到1142。由此可见,自适应多种群遗传算法在全局搜索能力和收敛速度两方面都取得较好优化效果,优化所得清洗路径为清洗机器人的运动控制提供依据。 相似文献
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为提高发动机活塞机构的运动性能,提出了以最小跟踪误差和传动角与直角的偏差最小为优化目标,建立发动机活塞机构多目标优化模型,引入NSGA-Ⅱ算法对活塞机构进行多目标优化。为提高NSGA-Ⅱ算法的种群的多样性和搜索能力,对交叉算子和变异算子进行改进,应用NSGA-Ⅱ算法与改进算法对发动机活塞机构优化问题进行求解,分别得到各自的Pareto解集,并通过逼近理想解排序法选出最优解进行对比。通过实验对比表明,改进算法的Pareto解集分别更均匀、收敛速度快、跟踪误差更小,能为发动机活塞机构的优化设计提供参考依据。 相似文献
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针对铝型材立体仓库存储货物尺寸长、重量大的结构特点,将提高悬臂梁式货架安全性为主要目标,依据入库效率、货架稳定和货架平衡原则确立优化目标,建立了货物入库的多目标货位分配优化模型,并基于模拟退火遗传算法(SAGA)求解模型,获得最优分配结果。通过实例仿真分析,相比于传统的遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA),SAGA能更快找到合理货物入库位置,并使得货架两侧悬臂梁受载平衡,有效提高铝型材立体仓库货物的入库工作效率和安全系数。 相似文献
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为了同时实现总配送成本最低、车辆行驶距离最短、车辆数最小等目标,综合考虑车辆指派成本及运输路径成本,建立了装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性,提出了一种自适应并行遗传算法。算法以C-W节约法为基础,设计了三种基于双重需求的启发式种群初始化方法,缩小搜索空间并优化初始解;引入多样性种群和高质量种群的双种群并行策略,实现深度与广度的同步搜索;设计自适应交叉变异操作,改善高质量种群个体搜索停滞,并针对全局最优个体采用特殊变异的后优化操作以进一步提高全局优化性能。采用标准数据集作为算例进行寻优测试,验证了所提算法的可行性和有效性。 相似文献
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《中国机械工程》2018,(22)
为了同时实现总配送成本最低、车辆行驶距离最短、车辆数最小等目标,综合考虑车辆指派成本及运输路径成本,建立了装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性,提出了一种自适应并行遗传算法。算法以C-W节约法为基础,设计了三种基于双重需求的启发式种群初始化方法,缩小搜索空间并优化初始解;引入多样性种群和高质量种群的双种群并行策略,实现深度与广度的同步搜索;设计自适应交叉变异操作,改善高质量种群个体搜索停滞,并针对全局最优个体采用特殊变异的后优化操作以进一步提高全局优化性能。采用标准数据集作为算例进行寻优测试,验证了所提算法的可行性和有效性。 相似文献
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近年来,仓储管理的发展越来越迅速,在物流业中所居的地位也越来越高。仓库的出入库速度是影响仓库效率的重要因素,因此合理的库位分配可以有效地提高仓库的作业效率。针对仓库货位分配策略问题,以相同产品存储相邻位置、提高产品出入库效率、提高货架稳定性为目标,建立了多目标优化模型;然后使用权重系数法将多目标优化模型转化为单目标优化模型;最后分别通过遗传算法和入侵杂草算法来求解该单目标优化模型,并使用Matlab软件进行了仿真实验。对比两种算法的仿真结果可以看出,采用入侵杂草算法可以有效地解决自动化立体仓库的货位优化分配问题。 相似文献