基于改进粒子群算法的立体仓库货位分配优化

研究自动化立体仓库固定货架的货位分配问题,货位分配综合考虑了货架的稳定性和出入库效率,建立了货位优化的数学模型,提出了基于Pareto最优解的改进粒子群算法（PSO）来解决此问题的方法。在优化过程中引用了置换的概念来计算粒子的速度,并且在算法中采用小生境技术提高非劣解集的分散性,用存档群体保存了非劣解。仿真实验证明,此优化策略可以有效地解决自动化立体仓库的货位分配问题。     

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。     

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。     

普通立体仓库的货位优化模型与算法研究

在物流仓储的总成本中,库存成本占很大比重。企业为了减少库存成本,不断设法去改进和优化仓库"存储"的过程。针对普通立体仓库的入库过程,在考虑叉车载重、货位容量和存储策略等限制条件下,建立了以入库作业过程中工作人员行走总路程最小为目标的货位优化模型。根据问题和模型特点,将货位优化问题分为两层优化:货位选择优化层和货位顺序优化层;然后将传统遗传算法同启发式算法相结合对模型进行求解;最后通过仿真实验验证了模型和算法的合理性和可行性。该成果可用于解决多数普通仓库的货位优化问题。     

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。     

一种货架共用模式自动化立体仓库货位优化

为了保证货物进出,航空货运站中会采用货位共用模式的自动化立体仓库存储散装货物。货位优化对提升该模式立库的工作效率,进而保证机场货运站整体效率有着重要意义。在详细分析该立库的工作特点基础之上,建立数学模型,采用遗传算法对货位优化问题进行了研究。仿真和实际现场应用结果表明该算法有效地提高了货物进出库的工作效率和存储安全性。     

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。     

基于机器视觉的多巷道自动化立体仓库货位透明化分配方法

针对立体仓库内有效货位,设计透明化分配方案时主要通过人眼识别的方式掌握货位状态,使得最终分配方案的出库效率较低。因此,引入机器视觉技术,设计了一种新的仓库货位透明化分配方法。运用ABC分类法,对多巷道自动化立体仓库内所有货位进行分区。通过工业相机采集仓库内货架图像,通过机器视觉技术对采集图像进行识别,全面掌握仓库内处于空闲状态的货位位置。以最高出库效率为目标,建立货位透明化分配数学模型,再通过决策树搜索算法,生成最优货位分配方案。实验结果显示：应用所提方法进行货位分配,与基于粒子群算法、基于商品关联度的分配方法相比,使得出库效率提升了24.53%、23.92%。     

自动化立体仓库货位分配与作业调度集成优化

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。     

遗传算法在立体仓库货位优化分配中的研究

存储一定数量货物的自动化仓库中,以基于随机存储策略的库区和货位分配以及堆垛机行驶时间为优化控制目标,针对自动化立体仓库的库区和货位的分配策略问题进行了讨论,提出立体仓库的库区优化数学模型。在库区优化基础上,进一步提出货位优化数学模型,将Pareto最优解的概念与遗传算法相结合,提出了一种解决多目标优化问题的Pareto遗传算法解决货位优化问题,给出了仿真实验及分析。结果表明采用遗传算法优化策略可以有效地解决自动化立体仓库的货位优化分配问题。     

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。     

枢纽机场航站楼内低成本连续定位优化方法

目前民航事业正在飞速发展,随着运输业务量的快速增长和国内机场规模不断扩建,旅客在建筑面积巨大且结构复杂的航站楼内,无法精确定位旅客在航站楼内的位置,因此为旅客提供精准定位的位置服务需求与日俱增.结合航站楼内的蓝牙信号传输特性设计了基于EFK的融合定位算法以提高旅客定位结果的连续性,结合人员密集流动、走行路径的不同设计了...