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在考虑长期静栽荷和短期交变动栽荷情况下,建立了驶入式货架的力学模型,并通过有限元分析,进行了立柱的强度与刚度计算,对货架的安全设计具有重要意义。 相似文献
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目的 针对双区型仓库,以拣货时间最短为目标函数构建数学模型,进一步提高拣货效率。方法 提出并设计动态货位调整与人工拣货协同作业的动态拣货策略,分别采用GA算法和GASA算法进行最优化求解。结果 GASA算法优于GA算法,拣货单为1张情况下的拣货时间可减少4%;与静态拣货策略相比,拣货单为10张情况下,采用GASA算法时,文中设计动态拣货策略下的拣货时间可减少6%,且随着拣货单数量的增加,拣货时间节约占比越大。结论 GASA算法较GA算法其求解动态拣货路径优化问题更高效、优化结果更好。文中所提动态拣货策略更方便实施,在静态拣货路径优化基础上,可进一步提高拣货效率,且拣货单越多,效果就越显著。 相似文献
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针对不确定环境下的闭环供应链网络优化问题,在需求不确定及设施中断风险的条件下,基于鲁棒对等优化方法建立了一种以闭环供应链网络总成本最小为目标的鲁棒优化模型,以解决供应链网络中的不确定性问题,并提出了Prim-DMGA。首先基于Prim算法得到高质量的初始种群,其次让路径规划方案和设施选址方案在两层自适应GA的不断反馈中达到最优。实验结果表明,Prim-DMGA得到的目标函数值优于单层Prim-MGA与传统GA,且在求解大规模算例时,求解结果优于CPLEX软件。研究结论表明,Prim-DMGA能以较少的计算时间获得质量更优的解,鲁棒优化模型可以有效减少不确定因素带来的不利影响,提高闭环供应链网络的鲁棒性能。 相似文献
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针对物流配送中心拣货作业过程中传统订单分批和拣货路径分步优化难以获得整体最优解的问题,为了提高拣货作业效率,提出了一种基于嵌套遗传算法的订单分批和路径优化的联合拣货策略。首先,建立了以拣货总时间最短为目标函数的订单分批与拣货路径联合优化模型;然后,考虑双重优化的复杂性,设计了一种嵌套遗传算法对模型进行求解,外层不断优化订单分批结果,内层根据外层订单分批结果优化拣货路径。算例结果表明,与传统的订单分步优化、分批分步优化策略相比,所提策略的拣货时间分别减少了45.6%、6%,基于嵌套遗传算法的联合优化模型得出的拣货路径更短、拣货时间更少。为验证该算法对不同规模订单均有较优性能,分别对10、20、50张订单规模的算例进行仿真实验,结果表明,随着订单量的增加,整体拣货距离和时间进一步减少,拣货时间的减少从6%增加到7.2%。基于嵌套遗传算法的拣货作业联合优化模型和其求解算法可以有效解决订单分批与拣货路径联合优化问题,为配送中心拣选系统的优化提供依据。 相似文献
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