基于FlexSim 的军队自动化立体仓库货位优化研究

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,程序自动生成分类存储的L 形分类存储货位分区信息,并调用堆垛机对在存货品逐一判断、搬运,让所有货品按照L 形区域排列,完成货位优化。利用FlexSim 软件对具体实例进行了仿真,结果表明,优化后的货位能较大程度地提高仓库的输出效率。     

汽车零部件立体仓库货位优化问题研究

以立体仓库库存为研究对象,从物流仓储管理角度,研究了货位分配优化问题。分析了汽车零部件货位布局优化原则,建立多目标货位分配优化数学模型,对遗传算法进行了算子设计,运用Matlab软件实现模型的求解,得出可行的货位优化方案。最后结合实例进行多目标货位优化数学模型求解及应用,并以三维仿真图形展示了优化效果,验证了所设计的遗传算法的有效性,对同类问题的解决具有参考意义。     

基于最小时间算法的货位优化研究

针对某烟草公司自动化立体仓库的运行现状和结构特点,探讨了货位优化设计原则,建立自动化立体仓库三维数学模型,研究了叉车的运行时间,提出了时间最小的货位优化方法,并获得了重要的计算公式.     

基于遗传算法的线束加工仓库货位优化研究

目的文中以减少汽车线束加工立体仓库堆垛机运行时间和距离,提高订单处理效率为目的,建立货位优化的数学模型。方法根据某汽车线束加工立体仓库的真实情况,在分析历史订单数据的基础上,通过基于定位储存策略的改进遗传算法对货位分配问题进行仿真和求解。结果仿真结果表明,定位存储策略优于就近存储策略、随机存储策略和分类存储策略,其减少堆垛机运行时间的比例分别达到了18.8%,16.9%和35.7%。结论采用定位存储模型能有效改善汽车线束加工立体仓库系统处理生产订单的效率。     

仓储过程中货位指派优化问题研究

针对某烟草公司自动化立体仓库系统,将货位优化问题归结为货位的二次指派优化问题,研究优化思路和算法,并采用遗传算法对实例优化分析.结果表明,这种优化方法可行有效.     

双载具式多层穿梭车立体仓库货位优化研究

目的为提高双载具式多层穿梭车立体仓库的运作效率,对其货位优化进行研究。方法针对双载具式多层穿梭车立体仓库货位优化作业系统的特点,考虑其运动过程中的加(减)速度特性,建立以入库时间最短为目标的货位分配优化模型。通过设计结合交叉变异算子的混合植物繁殖算法对该模型进行优化求解,从而确定最佳货位分配方案,缩短货位分配时间。结果实例分析表明,混合植物繁殖算法与遗传算法和物繁殖算法相比,收敛速度更快、优化效率更高。结论混合植物繁殖算法能够有效地缩短双载具式多层穿梭车立体仓库的货位分配时间,提高了仓库运作效率。     

基于Flexsim的自动化立体仓库出入库仿真与优化

对某制造企业的自动化立体仓库出入库进行了仿真和优化。首先在对该仓库的实际作业进行测录的情况下,收集了各类仿真对象的数据并记录了该自动化立体仓库的出入库及存取作业程序;然后使用Flexsim软件进入仿真,并对仿真运行数据进行分析,写出相应的改善方案;最后再使用Flexsim仿真软件对优化后的仓库进行仿真建模,与优化前的仿真模型输出的数据进行对比分析。结果表明,各个操作台的利用率都比优化前的提高了10%~15%,巷道堆垛机的利用率提高了3%,高层货架货位库存量、货位利用率得到明显提高,各个缓存区的堆积现象明显减少,从而验证了优化方案的可行性。     

自动化立体仓库出入库调度优化

针对自动化立体仓库的出入库调度优化问题,提出一种基于遗传算法/层次分析法(GA/AHP)的调度规则优化方法.遗传算法中的每个染色体都代表一组可用于描述具体调度方案的规则组合,并对染色体采用分段整数编码;为获得适应度函数值,利用一种集成层次分析法的决策优化方法求取相应的适应度值.优化调度仿真结果表明,该方法能有效地应用在自动化立体仓库的出入库调度规则的优化问题上.     

一种立体仓库倒库作业的优化方法

研究了一种立体仓库倒库作业的优化方法，采用分层序列法讨论了倒库货位的确定，并给出了各处情形下倒库作业的优化和实施方法 。     

自动化立体仓库库位螺旋优化方法

提出了库位等效思想,并在此基础上提出了螺旋排位法.通过仿真验证,可以提高堆垛机的货物出入库效率.     

基于改进遗传算法的自动拣选系统 拣选位分配建模与优化

针对某自动拣选系统建立了拣选位分配优化模型,以拣选时间模型作为适应度函数,并通过判断海明距离添加一个惩罚函数对遗传算法进行了改进,对算例进行仿真实验,可以得到货位排序优化后,总拣选时间明显降低了27.85%。结果表明,货物拣选位的分配对自动拣选系统的拣选效率有很大的影响。要想降低总拣选时间,提高自动拣选系统的拣选效率,不能只考虑个别种类货物的位置分配,要从全局的方向去考虑。该研究对配送中心如何提高自动拣选系统的效率提供了理论支持。     

混合模拟退火的多响应参数优化

综合使用两种不同类别的启发式算法——模拟退火和模式搜索算法,给出了串联式和内嵌式两种协作优化策略,利用模拟退火基于概率突跳的全局收敛性以及模式搜索的局部细化能力,使其优势互补,对总体满意度函数进行最大化寻优。算例表明串联式混合模拟退火-模式搜索算法具有较好的全局收敛性和收敛精度,适合处理复杂多响应参数优化问题。     

基于人工鱼群和模拟退火算法的电商快递纸箱规格优化

目的 对快递纸箱规格优化进行研究,在满足商品对纸箱需求和不增加纸箱规格种类的前提下,达到尽可能减少包装材料使用量的目标.方法 根据商品对快递纸箱的实际需求,以瓦楞纸使用总量最小化为目标函数,以商品和纸箱规格的匹配关系为约束条件建立优化模型.使用人工鱼群与模拟退火算法融合的求解算法对模型求解.结果 在仿真实验中,使用文中提出的建模求解方法得到的纸箱规格优化方案较中国邮政现行纸箱规格体系瓦楞纸使用量节省了23％,而采用k-means聚类分析得到的纸箱规格优化设计方案中瓦楞纸使用量仅节省了11％.结论 该方法可以满足商品批量小、种类多、尺寸各异、动态更新的电商环境下快递纸箱规格优化的需求,有助于改善快递行业包装过度使用的现状.     

基于模拟退火算法优化BP神经网络的色彩空间转换

目的研究基于模拟退火算法优化BP神经网络对喷墨打印机色彩空间转换预测准确性的方法。方法通过数据归一化处理、模拟退火算法优化BP神经网络的权值和阈值,以获取它们的全局最优解,再用BP神经网络法进行色差预测。结果模拟退火算法优化BP神经网络预测模型测试15次得到色块平均色差达到2.3067,最小平均色差达到0.7892。结论该方法优化BP神经网络精度非常高,对喷墨打印机色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于遗传退火算法的多层薄膜厚度测量

根据薄膜光学计算理论和最优化理论,本文提出了一种测量多层薄膜厚度的新的全局优化算法.首先利用遗传的种群性去寻找多个局部极值,然后将较优和较差的种群按一定概率接收并作为模拟退火的初值进行搜索.最后结合共轭梯度算法来提高收敛速度,使整体搜索效率进一步提高.这种遗传退火算法有效地提高了算法的稳定性,减少了算法对膜厚搜索范围的限制.文章最后以3层和4层光擘薄膜为例,利用该算法在10 nm至5 μm的大范围内搜索,所取得的结果,其测量误差小于1%.     

基于模拟退火算法的码垛机器人码垛路径规划

目的 优化码垛路径以节省码垛时间。方法 在一定姿态的约束下, 对常见的四自由度机械臂进行建模分析, 利用几何学求得逆运动学解。将码垛机器人码垛看作一类有顺序约束的旅行商问题（TSP）, 采用模拟退火算法寻找最优的码垛路径, 并进行码垛实验。结果 通过与随机选择的码垛路径进行对比, 发现基于模拟退火算法的运动方案缩短了码垛的时间。结论 通过模拟退火算法对码垛路径进行规划, 提出了快速码垛的方案, 对实际生产中码垛和上、 下料系统开发都具有一定的指导作用。     

模拟退火与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法

模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点.将模拟退火算法(SA)与模糊C-均值聚类算法相结合,在合理选择冷却进度表的基础上,依据模糊C-均值聚类算法建立模拟退火算法的目标函数,实现了基于模拟退火的模糊C-均值聚类图像分割算法.实验表明,该方法具有搜索全局最优解的能力,因而可得到很好的图像分割结果.     

模拟退火改进的神经网络算法及其在振动分析中的应用

将传统的反向传播算法(BP算法)神经网络模型结合模拟退火算法及最佳保留原则,提出一种改进的神经网络模型,并将改进之后的网络模型应用于对颗粒碰撞阻尼的分析。训练仿真结果显示:改进后的算法与传统的BP算法、LM算法相比具有更高的可靠性,更快的收敛速度,仿真结果与实验结果更接近。用训练好的模拟退火神经网络模型对颗粒碰撞阻尼的激振频率、填充率和振幅有效值等参数进行了仿真,得到了系统在低频阶段颗粒粒度、填充率和振幅有效值之间的关系。     

基于自适应模拟退火遗传算法的传感器优化配置研究

针对传感器优化配置组合优化问题,提出了一种基于模态置信度准则MAC的优化算法——自适应模拟退火遗传算法。以模态置信度MAC矩阵的最大非对角元的值极小为目标函数,针对满足传感器数量不变的约束条件问题,提出了二重结构编码遗传算法,并将传统的模拟退火算法改良后,作为一个独立的算子置于遗传算法进化过程中;为了避免出现过早收敛的现象,引入了自适应交叉和变异概率。算例结果表明该混合算法对传感器数目与位置同时实现了优化,得到了满足不同精度要求的传感器优化配置方案。