自动化立体仓库货位分配优化研究

分析了自动化立体仓库货位优化问题,建立了自动化立体仓库货位优化数学模型,采用Pareto算法研究了货位优化方法,通过实例分析,优化后显著提高了货架稳定性,并且提高了货物存取效率。     

自动化仓库货位分配优化问题研究

研究了自动化立体仓库固定货架的货位分配问题。分配货位时需要同时考虑货架稳定性和出入库操作的效率,将这一问题描述为一个组合多目标优化问题,采用遗传算法对这一问题进行了求解,对交叉算子进行了改进,得到的解可兼顾两个优化目标。仿真实验表明这一方法可较好地解决货位分配问题。     

遗传算法在货位分配中的应用研究

本文讨论了货位分配算法。首先建立了货位分配算法的数学模型,然后提出了采用遗传算法解决这个多目标组合优化的问题。最终通过应用验证了算法的适用性。     

基于嵌套分区算法的立体仓库货位分配优化

根据小型立体化仓库运营特点,基于顺序单目标优化思想,提出一种新的仓库货位分配策略。将考虑存储能耗、货架稳定性、运行效率的多目标仓库货位优化问题,转化为单目标优化,建立了仓库货位优化数学模型。根据数学模型特点,采用嵌套分区算法进行优化求解。通过算例分析证明该分配策略与优化方法,可有效处理多目标仓库库位优化问题,优化效果显著。     

改进NSGA-Ⅱ算法在仓库管理系统货位分配中的应用

随着现代计算机技术的发展,在物流企业仓库管理朝着控制最优化、运行智能化发展的趋势下,仓库货位优化成为物流中心布局研究的重要部分。主要以南京公安警用装备仓库为背景,为了解决南京公安仓库管理的业务需求和入库货位优化这类多目标优化问题,设计了一种可行性的方案,旨在提高南京公安装备仓库的管理水平。首先介绍系统整体架构设计,接着详细说明主要功能模块,最后给出了系统关键实现和亮点。     

数字化仓储中货位优化分配的研究

货位分配数字化仓储的关键环节,合理的货位分配能够大大地提高出入库效率,降低仓储系统成本。传统的仓库管理系统根据基于经验的固定货物出入库频率设计货位分配策略,而企业的发展和市场的变化导致货物出库频率是一个动态变化的过程。市场的变化导致传统仓库管理系统的货位分配方案无法满足要求的现实情况,提出把RFID技术运用到数字化仓库结合相关算法中对产品入库货位进行动态优化来提高仓库的周转效率。     

基于遗传算法的军队立体仓库货位再分配研究

为提高军队自动化立体仓库出货速度和运行稳定性,提出了在堆垛机闲时对货位进行以分类存储L形分区为导向的再分配优化设计。根据用户需求,生成分类存储的L形分类存储目标货位分区信息,以堆垛机总运行时间最短和货架重心最低为目标,研究货品新的目标耦合货位并建立了相应数学模型,利用基于混合偏好的遗传算法对该多目标优化问题进行了求解。结果显示,该方法能较大提高自动化立体仓库某类货品在特定环境下的出库效率并降低货架重心。同时,该研究对一般意义的货位再分配也具有一定价值。     

基于精英多策略的货位分配优化方法

针对智能立体仓库货位分配问题,提出一种基于精英多策略的货位分配优化方法。首先,考虑货物重量、出入库频率和出入库时间等因素,以货架重心低、出入库频率高、货物离出入库口近等为原则建立货位分配优化模型;然后,提出一种精英多策略差分进化算法,通过提取部分精英个体的信息指导变异,并根据精英个体的拥挤度变化对不同的阶段使用不同的策略,从而产生高质量的解,同时加快算法的收敛速度;最后,通过10个经典测试函数验证了所提算法的有效性,并基于该方法对某智能制造企业的成品库进行了优化,得到了满意的货位分配方案。     

基于免疫遗传算法的智能柔性仓库货位自动化分配方法

针对没有充分考虑到货物就近存储、分配不均、入库效率低等的问题,为了有效地提高工作效率,提高空间利用率,设计了一个基于免疫遗传算法的智能柔性仓库货位自动化分配方法。将保证上轻下重的货架承重原则、先入后出的目标、关联性货物就近存储作为分配目标,采用免疫遗传算法不断迭代计算,赋予其自动化属性,对各层的个体给予同样的虚拟适度值,实现智能柔性仓库货位自动化分配。结果表明,所提出方法在应用后,能够将较重货物分配在底层,提高算法搜索效率,保证入库时间较短,满足智能柔性仓库自动化运维模式需求。     

智能化立体仓库入库货位分配的综合优化算法

智能化立体仓库对现代企业提高仓储利用率和生产效率具有重要作用。介绍了秦皇岛港务集团公司立体仓库管理系统中仓库货位计算机分配的智能化算法,该算法充分考虑了重量均匀分布、就近货位选择、备件品种均匀分布、备件使用率、货位空置时间等因素,根据整个仓库的当前状态计算入库货位,为入库货位的选择提供辅助决策。实际项目运行表明,所提的综合货位优化分配算法是有效的,对提高仓库的安全性、入库工作效率等具有非常重要的意义.     

基于误码率的中继位置及功率分配联合优化

针对单中继AF协作通信系统,分析了不同中继位置和功率分配方式对系统误码率性能的影响。以最小化系统误码率为目标,研究了等功率分配（equal power allocation,EPA）和最优功率分配（optimum power allocation,OPA）两种方案下,中继按照线形拓扑轨迹运动时的最优位置。理论分析和仿真结果表明,中继位置及OPA的联合优化算法大大提高了传统的EPA方案下的系统性能。     

基于模糊优化的物流配送路径(MLRP)问题研究

研究采用嵌入模糊决策规则的遗传算法（即模糊优化方法）求解物流配送多目标定位-运输路线安排问题（MLRP）,重点考虑了时间和运输成本两个目标的MLRP的求解方法.该算法分成3个阶段,首先利用遗传算法对初始种群搜索选择优化配送路径;然后应用配送网络调度算法综合评价来确定配送路径中的关键路径和非关键路径;最后根据模糊决策规则计算其各个调度相应的指标,并对已挑选出来的染色体中的某些位基因进行调整,以提高算法的收敛性.计算机仿真结果证明了将此混合算法用于求解中、小规模物流配送问题的有效性.     

多Agent系统任务分配的研究

针对多Agent系统中存在的任务分配问题,提出一种任务与Agent之间多对多的分配模式,建立相应的任务分配模型,定义任务分配中的性能影响因子,并推导出进行任务分配优化的目标函数,通过一个实际案例,验证该方法的有效性。     

基于GBDT优化算法的局域网入侵定位与检测研究

入侵检测方法可以在局域网攻击造成广泛破坏之前发现攻击,并据此制定相应的防御措施。为保证局域网的运行安全,提出基于GBDT优化算法的局域网入侵定位与检测方法。考虑局域网的组成结构与工作原理,构建局域网数学模型。在该模型下,根据不同入侵类型的攻击原理,设置入侵检测标准。局域网实时运行数据采集与预处理,从时域和频域两个方面提取局域网的运行特征。利用GBDT优化算法构建局域网入侵分类器,匹配局域网运行数据特征,追踪局域网入侵源位置,最终得出入侵源定位与入侵状态、类型的检测结果。通过性能测试实验,发现与传统方法相比,优化设计方法的入侵定位误差降低了5.75m,入侵类型与入侵数量的正确检测率分别提高13.8%和15.4%,即优化设计方法在定位与检测性能方面具有明显优势。     

一种优化的任务分配方法研究

在计算机领域中,由于数据量和待处理任务的复杂度迅速增加,多台计算机共同协作完成任务已是未来发展的趋势,而合理的任务分配方法是高效地执行任务的前提。目前,借助多Agent系统去研究任务分配的方法是目前研究的一个热点。本文基于多Agent系统提出一种基于执行代价和传输代价的任务分配的优化方法,建立相应的任务分配模型,推导出评价任务分配优化效果的目标函数,并通过实例说明了该分配机制对多Agent系统处理问题性能的影响。结果表明,该种优化方法能有效地分析多Agent系统处理问题时的性能。     

基于粒子群算法的无线信道资源分配算法研究

为了 最大化 多媒体无线信道资源分配的网络效用,提出了一种新的基于粒子群算法的信道时间分配算法。该算法能够优化分配给网络内每个设备的时间,以便为每位网络用户 提供最优化的服务质量(QoS)。所提算法结合了多样性增加函数以及基于个体最优值的学习方法,并基于自适应粒子群算法进行了改进,在持续增强QoS的同时加快了收敛速度。在多达40个设备的千兆网络环境内对所提算法进行了测试。实验结果表明,提出的算法能够大大提升资源分配能力,尤其是在网络规模较大的情况下。     

多舰测向交叉定位系统布局优化方法研究

在航海舰船准确定位的研究中,多舰测向交叉定位是在复杂海战场环境下较为常用的一种被动协同探测方式.参与定位的舰艇布局对测向交叉定位的探测范围和定位精度具有重要影响,应根据作战任务和作战海区地理特点对舰艇布局进行优化.舰艇布局涉及了舰艇数量、舰艇间距和编队队形三个方面因素,如何进行合理配置是舰艇布局优化的难点问题.建立了多舰测向交叉定位误差的数学模型,对不同布局条件下的测向交叉定位误差分布进行了仿真.通过仿真结果的对比分析,得出不同定位需求和海区条件下舰艇数量、舰艇间距和编队队形的配置方法,从而实现舰艇定位布局的优化.     

基于设施选址问题的费用分配问题的近似算法

许多有着重要理论和应用价值的最优化问题在算法复杂性上都是NP-hard的,其解决方法之一是近似算法。论文研究了与设施选址问题密切相关的费用分配问题,并利用原始与对偶线性规划的思想和无容量设施选址问题的一个1.52-近似算法[1]给出了该问题的一个更好的近似算法。