基于蚁群算法的高层固定货架最短路径问题研究

应用蚁群算法的原理,通过建立数学模型,解决了立体仓库堆垛机自动行走最短路径和最短时间问题.利用蚁群算法的相互协同机制来解决高层固定货架最短路径问题的最优化,通过仿真实验,蚁群算法求堆垛机最短运行时间的效率提高了36.32%,最短路径长度的效率提高了56.7%,能够提高自动化立体仓库的作业效率.     

浅析立体高架仓库中堆垛机安全措施的应用

堆垛机是自动化立体仓库中最主要的作业设备。文章主要通过对堆垛机典型的机械保护措施及电气保护措施进行简单介绍,分析了它们在堆垛机高速、安全、可靠运行中所起的重要作用。     

堆垛机精准定位及闭环算法简析

主要介绍建晖纸业智能立体仓库堆垛机精准定位及闭环算法。东莞建晖的智能立体仓库是一个"动态仓库",由立体货架、堆垛机、信息识别系统、出入库输送系统、WCS、WMS等智能化系统组成。     

现代纺织企业立体化仓储管理研究

立体仓库适用于安全度要求高的物品管理，是实现仓库现代化管理的重要途径。文章分析了纺织企业自动化仓库系统的主要功能、数据库结构设计、算法描述及自动化立体仓库的关键技术，具体阐述了入库与出库流程、控制系统结构、仓库库位优化、信息检测与识别系统及堆垛机自动控制系统等。     

求解复杂旅行商问题的混合粒子群算法

针对粒子群算法在解决组合优化时存在早熟和易陷入局部最优的问题,提出一种求解旅行商问题(TSP)的混合粒子群算法。将粒子群算法与遗传算法结合,引入遗传算法中的交叉和变异操作,通过个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式增加种群的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,新的混合粒子群算法在解决TSP问题时具有较好的收敛性及优化效果。     

基于改进蚁群算法的旅游路线优化

蚁群算法是按照邻近节点路径最短的原理选取下一个节点,因此在全局路径中不一定是最优选择.针对这一缺点,文中采用两步节点最短路径策略选取下一个节点的方法,对蚁群算法路径选择进行改进,并对禁忌表中节点顺序进行调整.然后采用TSPLIB中的Benchmark31、Att48、kroA100、Pr136、tsp225问题,对旅游路线进行优化和仿真,所得改进蚁群算法比基本蚁群算法搜寻结果更优.将Att48、Eil51问题运行结果与其他算法进行比较,结果表明,改进蚁群算法得到了较优路径.     

应用改进蚁群算法的同心分布喷丝孔检测路径规划

为提高微孔同心分布喷丝板的检测效率,提出了一种基于改进蚁群算法的微孔检测路径规划方法。该方法针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷进行优化改进：重新定义微孔间的距离以适应典型喷丝板检测仪运动特点;采用最近邻法设定初始信息素浓度表使蚁群算法在相同的迭代次数等参数下求得更优的路径结果;通过路径尖端去除处理对蚁群算法的结果进一步优化,得到了优化的微孔检测路径。为验证算法的有效性,以典型的微孔同心分布喷丝板为算例进行检测路径的规划计算,结果表明：所提出的算法具有较快的收敛速度,优化所得路径与传统逐圈检测路径相比缩短路径长度约18%,可显著提高对应喷丝板的检测效率。     

智能算法在梯级水电站群优化调度中的比较与应用

通过比较近年来流行的模拟退火算法、粒子群优化算法、遗传算法、蚁群算法以及大系统分解协调法,分析各个智能算法在水电站群优化调度中的应用和不同应用条件下的优劣。研究表明:虽然多数的智能算法都能实现梯级水电站群的优化目标,但是根据梯级水电站群的数量、来水、保证出力等制约因素,不同智能算法的优化结果各有优劣,要根据梯级水电站群的实际情况和具体优化目标进行选择以实现最优的调度结果。     

群体智能和智能优化算法(英文)

通常元启发式优化算法是基于群体智能的算法,这些算法通常被称为智能算法.此文综述一些广泛应用的优化算法,包括蚁群算法、蜜蜂算法、蝙蝠算法、布谷鸟搜索、萤火虫算法和粒子群优化.同时,还讨论启发式算法中具有挑战性的问题如参数调整和参数控制.     

基于蚁群算法的自动锁螺丝机路径优化方法

文章是介绍蚁群算法的应用,随着自动化技术的高速发展,自动锁螺丝机也被广泛的使用,然而对螺丝锁付路径没有得到合理的利用,针对目前螺丝锁付机器对螺丝锁付路径没有进行合理规划的问题,使用传统蚁群算法对螺丝锁付路径进行优化,结合实际应用问题,通过模拟实验的方式,去调整群算法的参数设置,得到比较优化的结果。并给出了螺丝锁付优化路径图;实验表明该针对锁付路径的合理布局,螺丝锁付效率得到显著提高。     

新产品信息

工厂新型立体仓库广西南宁拖拉机厂设计制造的这种新型立体仓库由库屋、货箱、货架、轨道和堆垛机等部分组成。其中堆垛机有单柱巷道式和双柱巷道式两种。额定负荷范围0.3～1t,提升速度0.8～2m/min。新型立体仓库能有效地节约场地,合理利用空间使用面积,节省     

基于遗传-粒子群混合算法的测试数据自动生成

针对传统遗传算法（GA）容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传-粒子群混合算法（GA-PSO）的软件测试数据自动生成算法：以粒子群优化算法（PSO）为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,将GA算法的筛选、交叉、变异与PSO算法的自动更新特征结合在一起,使所有测试数据在局部区域中再次寻找最优值,从而避免了过早收敛,改进了搜索最佳值的能力.仿真实验表明：遗传-粒子群混合算法具有更快的收敛速度,保持了种群的多样性,提高了全局搜索能力.     

钢桶自动化仓库设计

通过分析钢桶的特点以及出入库频率,设计了专门的自动化立体仓库。为了尽可能地提高仓库容量,采用了重力式货架;为了堆垛机可以连贯地执行出入库操作,将传送带布置在巷道中取代出入库台,并设计了特殊形式的货叉。由于仓库中堆垛机周期与以往的不同,重新计算了堆垛机的工作周期。最后设计了仓库的控制管理系统并通过Flexsim仿真验证了方案的可行性。计算和仿真结果表明:仓库的设计能够满足钢桶自动化仓储的需求。     

具有时间因子的粒子群优化算法

粒子群算法是一种基于群体智能的随机搜索优化方法,能够有效的优化各类函数.提出了具有时间因子的粒子群优化算法,其目的在于克服基本粒子群算法的早熟与收敛速度慢等缺点.数值试验表明,具有时间因子的粒子群优化算法收敛速度更快,运算达到的精度更高,运行更为稳定,并能有效克服局部极值.     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

制定良好的无功优化方案是电力系统安全稳定运行的基础。文章建立以系统有功网损和年综合费用最小为目标函数的无功优化数学模型;以粒子群算法为基础,考虑到传统粒子群容易早熟,局部收敛的缺陷,对粒子群算法(PSO)加以改进;运用于配电网的无功优化中,通过对IEEE-33节点配电系统仿真计算,证明了改进的算法可以有效地得到系统最优解,具有良好的实用性和适应性。     

改进粒子群算法在库存预测中的应用

针对自动化立体仓库库存预测结果存在不准确和时间滞后等问题,课题组提出一种基于改进粒子群算法并结合指数平滑法来构建库存预测模型.分析传统粒子群算法和指数平滑法的原理以及缺点,通过引入附加变量、非线性动态调整惯性权重以及异步变化学习因子的方式,提出一种改进的粒子群算法;并采用4种标准测试函数来验证算法的寻优能力;最后将改进...     

基于粒子群算法的曲柄滑块机构优化设计

针对带有约束条件曲柄滑块机构优化设计问题,提出将混合惩罚函数法与粒子群优化原理相结合算法,使带有约束条件问题转化为无约束优化问题,通过实例进行测试,将其结果与常规优化设计结果进行比较,结果表明PSO算法在曲柄滑块机构优化设计中具有实用性强、有求解准确可靠等优点,是一种有效的求解方法。     

基于改进粒子群的独立分量分析算法研究

针对传统粒子群优化(PSO)算法对目标函数进行优化时,粒子容易陷入局部最优及收敛速度慢的缺陷,提出了一种基于改进PSO算法的独立分量分析(ICA)算法.该算法通过随机分段选择调节PSO算法中的惯性因子ω,使粒子具有一定的自适应能力,以快速找到最优粒子;然后,将ICA中的互信息作为目标函数,通过改进的PSO算法优化ICA中的目标函数,使独立分量中的各个成分相互统计独立.仿真实验结果表明,本算法可明显提高全局搜索能力,有效地实现混合信号的分离,改善盲源信号的分离效果.     

Dematic SR-U1200/1巷道堆垛机电控简析

巷道堆垛机是自动化立体仓库的核心,其工艺任务是按照上位指令将目标地址货物运送至目的地。本文对Dematic SR-U1200/1巷道堆垛机的电控原理、传感器进行简要分析。     

自动化立体仓库监控系统研究

自动化立体仓库作为将物品材料运输和合理化存储相结合的前沿技术手段,其发展离不开物流装备和物流软件。文章主要通过PLC控制技术对自动化立体仓库里的堆垛机控制系统的硬件和软件进行设计,然后输出明确的I/O信号;利用组态软件设计了自动化立体仓库的实时监控系统及信息管理系统。