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基于RFID的大型仓储,具有仓储规模大、货物精确定位且信息实时反馈,快速无纸化订单传送等特点,使拣货路径优化难度加大,传统的拣货模式无法满足要求.对此,结合蚁群和粒子群算法的优点,给出了蚁群-粒子群优化算法在基于RFID的大型仓储拣货路劲优化中的应用,使“蚂蚁”具有“粒子性”,改进粒子群算法中初始解的选取,蚁群算法中信息素的更新方式,提高了“蚂蚁”和“粒子”的学习能力,避免单个粒子过早收敛和陷入局部最优解的问题.仿真结果表明,算法收敛速度快,寻优能力强,适用于基于RFID大型仓储拣货路径优化. 相似文献
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本文针对仓储系统的拣货路径规划问题展开研究.以拣货路径长度和拣货时间为评价指标,分别采用蚁群算法、遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法进行对比研究.把仓库内拣货路径规划问题转化为转换为N=M+1的TSP问题.经MATLAB仿真研究,获得最短路径和适应度进化曲线.经实验测试发现了当拣货数量较多即N值偏大时,蚁群算法得到的... 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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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
5.
拣货作业成本是物流成本的重要组成部分。根据物流配送中心传统双区型仓库拣货路径问题的特点,建立了数学模型,并设计了相应的遗传算法来求解该问题。在算例中,通过与传统穿越策略、S形启发式算法和动态规划方法的比较,结果表明以遗传算法优化拣货路径问题,可以明显减少拣货路径的距离及拣货作业时间,具有良好的实用性。 相似文献
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固定货架系统是自动化立体仓库的重要组成部分,仓库运行效率主要取决于对货物进行拣选的控制策略。针对单巷道固定货架系统拣选作业过程,以存取时间最小为目标,构建了含多个约束条件的拣选作业路径规划问题的数学模型。在基本蚁群算法基础上,采取自适应调整算法参数、候选节点集合等改进措施,设计了一种改进的蚁群算法对问题进行求解。仿真实验表明该算法能够很好地解决中大规模的拣选作业问题,全局寻优能力强,收敛速度快。 相似文献
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针对仓库拣货作业效率低与成本高等问题,运用调度理论和启发式算法展开研究。考虑两种拣取方式下的订单分配情况,分析了京东典型的双区型仓库中存在的问题;运用三元组α/β/γ方法对拣货路径规划问题进行描述,建立最小化总路径的拣货路径规划模型,设计与模型相适应的S型启发算法和遗传算法;进行算例仿真,比较与分析两种拣取方式下的仿真结果。结果显示,将订单分批策略与遗传算法下的路径规划相结合能得到较合理的拣货作业规划。 相似文献
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将智能仓储中的自主移动群机器人订单任务分配,建模成群机器人协同调度的多目标优化问题,将成员机器人完成拣货任务的路径代价和时间代价作为优化目标.设计了蚁群-遗传算法融合框架并在其中求解.该框架中,蚁群算法作为副算法,用于初始种群优化;遗传算法改进后作为主算法.具体地,在遗传算法轮盘赌选择算子后引入精英保留策略,并在遗传操作中加入逆转算子.针对不同数量的订单任务,使用不同规模的群机器人系统进行了任务分配仿真实验.结果表明,在本文所提的融合框架中求解,较分别使用蚁群算法或遗传算法单独求解,性能上具有明显优势,能够发挥蚁群算法鲁棒性好和遗传算法全局搜索能力强的特点,提高智能仓储系统的整体运行效率. 相似文献
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An enhanced ant colony optimization (EACO) applied to capacitated vehicle routing problem 总被引:1,自引:1,他引:0
In this paper, an enhanced ant colony optimization (EACO) is proposed for capacitated vehicle routing problem. The capacitated
vehicle routing problem is to service customers with known demands by a homogeneous fleet of fixed capacity vehicles starting
from a depot. It plays a major role in the field of logistics and belongs to NP-hard problems. Therefore, it is difficult
to solve the capacitated vehicle routing problem directly when solutions increase exponentially with the number of serviced
customers.
The framework of this paper is to develop an enhanced ant colony optimization for the capacitated vehicle routing problem.
It takes the advantages of simulated annealing and ant colony optimization for solving the capacitated vehicle routing problem.
In the proposed algorithm, simulated annealing provides a good initial solution for ant colony optimization. Furthermore,
an information gain based ant colony optimization is used to ameliorate the search performance. Computational results show
that the proposed algorithm is superior to original ant colony optimization and simulated annealing separately reported on
fourteen small-scale instances and twenty large-scale instances. 相似文献
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针对遗传以及蚁群算法在求解QoS单播路由问题时收敛速度慢和易于陷入局部最优的问题。采用量子蚁群算法求解QoS单播路由,采用量子旋转门实现蚂蚁的移动,用量子非门来实现蚂蚁位置的变异,同时为了确保算法不陷于局部最优,对量子蚁群算法做了改进,并进行了对比实验。实验表明该算法不但克服了遗传以及蚁群算法的易限于局部最优解的缺陷,在收敛速度上也优于相关算法,能较好地解决QoS单播路由问题。 相似文献
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低碳物流是目前物流配送领域的热点研究课题,也是群体智能优化算法的重要应用方向。针对物流配送中碳排放的度量方法,以VRP问题为基本模型,以碳排放成本为目标函数,建立了低碳物流配送路径优化模型。为了避免基本蚁群算法出现停滞及早熟现象,提出了带混沌扰动的模拟退火蚁群算法来求解低碳物流配送路径优化模型。该算法将混沌系统及模拟退火机制引入基本蚁群算法,避免了算法陷入局部最优,增强了全局搜索能力,提高了求解效率。通过实验仿真及对比分析可知,带混沌扰动的模拟退火蚁群算法的求解结果明显优于基本蚁群算法,表明了该算法的有效性和合理性。 相似文献
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在解决QoS(Quality of Service)组播路由问题上,针对蚁群算法缺点,提出了一种融合量子粒子群算法(QPSO)思想的多行为蚁群算法。该算法采用QPSO作为前期搜索,根据各粒子历史最优值来初始化路径信息素浓度,后期利用多行为蚁群算法来优化路径。仿真结果表明:该算法寻优能力强,可靠性高,是解决QoS组播路由问题的有效方法。 相似文献
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针对蚁群算法求解物流配送路径问题易陷入早熟、停滞、局部最优的缺点,提出了混沌、变异与最大最小蚂蚁算法相融合的改进蚁群算法。在仿真实验中,分别采用最大最小蚂蚁算法、加入混沌的最大最小蚂蚁算法、加入变异的最大最小蚂蚁算法、加入混沌和变异的最大最小蚂蚁算法对物流配送路径问题进行求解。实验结果表明,加入混沌和变异的最大最小蚂蚁算法能够有效提高蚁群算法的全局寻优能力,对物流配送路径问题的求解能够得出比较好的结果。 相似文献
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