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为了提高自动化立体仓库的运行效率, 针对其中的堆垛机路径调度问题, 根据时间、能耗和作业效率建立了堆垛机调度优化模型, 提出了一种改进的多目标遗传算法IMOGA. 该算法在NSGA-Ⅱ算法的基础上改进了遗传算子, 采用了适合问题模型的交叉变异操作, 引入了自适应遗传算子, 并新增了基于模拟退火思想的局部随机搜索策略. 以某氨纶厂仓库堆垛机调度情况进行仿真验证, 结果表明, IMOGA算法收敛速度更快, 解集的质量更高, 在堆垛机调度问题上具有更高的适用性. 相似文献
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为提高重力式立体仓库出入库操作的效率,分析了某企业重力式立体仓库货架布局,提出了货物在出入库操作中的七种规则集,以平均作业时间、堆垛机利用率、其它设备利用率为优化控制目标,用遗传算法求出出入库路径优化的最优解。通过C语言仿真实验验证了提出的方法的有效性。 相似文献
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针对堆垛机式自动化立体仓库能耗优化任务调度问题,提出了一种动态储位分配策略下的任务调度集成优化方法。该策略允许在当前任务执行批次内重用拣货产生的空库位,产生了任务顺序约束;并结合不同运动状态下堆垛机的运行时间计算差异,建立了复合指令下以堆垛机任务总能耗最低为目标的调度模型。依据模型的特点,提出了一种改进帝国竞争算法进行求解。该算法通过设置校正机制使优化解能够满足任务顺序约束,并引入外来种群入侵的概念来避免算法陷入“早熟”。最后通过两组数据对提出的任务调度算法进行了验证,实验结果表明,改进算法在能耗和任务执行效率方面优于其他方法,能够有效减少堆垛机作业过程能耗,提升作业效率。 相似文献
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针对动态提高单载具堆垛机式自动化立体仓库拣选效率的问题,文中提出了一种基于共享货位存储与动态订单拣选策略下的货位分配与作业调度集成优化方法。将动态移库优化扩展到仓库的整个拣选生命周期,建立以双指令循环下堆垛机拣选任务所需的总作业时间最短为评价目标的数学模型,提出了一种基于K-Medoids聚类的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,用K-Medoids算法通过产品与订单的相关性进行初始货位的聚类分析,筛除劣质解的货位范围,并在K-Medoids聚类算法生成的解类簇基础上获得精确解。实验结果表明,考虑动态移库可以使仓库拣选效率提高20%,且该算法与传统PSO算法相比求解时间下降66%左右。 相似文献
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合理优化货物的拣选路径是提高自动化立体仓库运行效率的一种有效方法。通过分析自动化立体仓库拣选作业的工作流程与特点,为自动化仓库拣选作业建立优化数学模型,首先利用蚁群算法生成优异的初始种群,然后通过遗传算法对该数学模型进行优化求解。仿真结果表明该模型是可行的,蚁群遗传算法的混合不仅得到更精确的结果而且加速了算法的求解速度,从而能够改善拣选作业的效率。 相似文献
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