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。     

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。     

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。     

自动化仓储系统不规则货位优化问题研究

针对不规则货位的自动化仓储系统的特点,以提高系统效率和空间利用率为优化控制目标,研究了自动化仓储系统不规则货位优化分配策略,提出了首先对不规则的货位进行货位区优化,对每个货位区进行货位优化的数学模型,提出两级遗传算法解决货位优化问题。结果表明,该优化方法有效地提高了系统的效率,实现了密集存储,为自动化仓储系统中不规则货位的货位分配优化提供了理论依据和实践途径。     

制造物联环境下智能仓库货位分配模型

仓库货位合理规划与分配是减少产品存取时间、提高仓库作业效率的关键。在构建基于制造物联技术的智能仓库环境下,针对多品种智能仓库的货位分配问题,建立了考虑多规则约束的多目标智能仓库货位分配模型,提出一种模型求解的改进遗传算法。实验表明：模型和算法能找到有效的仓库货位分配方案,验证了其有效性。     

货位分配优化研究综述

合理的货位分配可以有效降低企业仓储成本,提升仓储系统拣选和配送效率,进而提高企业运作的整体效率。为了深入分析国内外学者对货位分配优化研究的现状和趋势,对近年来国内外相关文献进行分析总结。归纳出了货位分配优化目标,介绍了各优化目标的模型建立和适用对象;分析了货位分配优化常用的算法,并对相关算法进行对比分析;探讨了货位分配优化研究的趋势,为进一步深入研究货位分配优化提供了参考。     

低层人工拣货仓库货位优化问题研究

在现代物流总成本中,仓储成本占很大比重,合理的储位分配是提高仓储拣选效率,降低仓储成本的核心所在。通过对低层人工拣货仓库的出库过程分析,同时考虑商品热销程度、商品之间的关联关系及货架位置等影响因素,设计了基于社区划分的货位优化算法。首先,根据商品关联性构建无向有权网络,并采用社区划分算法进行多次划分;然后,以社区为单位存放到货架,并通过调整阶段补齐货架;最后根据评估指标从多个方案中选出最优方案。评估指标根据缩短行走路径、缓解堵塞和减少拣选人员数量3个优化目标构建。实验结果表明,提出的货位优化算法无论是时间消耗还是货位摆放方案质量,与其他对比方案相比均具有显著优势。     

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。     

基于改进遗传算法的电气设备仓库货位优化

货位分配问题是自动化立体仓库优化的关键。针对传统遗传算法难以收敛至全局最优解的问题,提出了一种改进遗传算法的电气设备仓库货位优化方法。该方法根据优化目标构建了数学模型,使用拉丁超立方抽样法对算法初始化环节进行优化;为了克服遗传算法的局部搜索能力差和收敛速度慢问题,使用改进自适应交叉变异及逆转操作和模拟退火操作构成改进模拟退火遗传算法。实验结果表明,相比于传统遗传算法的求解结果,改进算法显著提高了对目标函数的优化,并且其收敛性和稳定性更佳,该算法在实际工程应用中提出了有效的解决方案。     

自动化立体仓库存储管理策略的优化

提出立体仓库存储分配最优目标模型，给出货位管理的优化原则和具体优化算法．并提供一种便于仓库管理的数据结构。     

求解多目标组合优化的改进Pareto适应度遗传算法

将Pareto适应度遗传算法（PFGA）与局部搜索相结合,提出了一种用于求解多目标组合优化问题的改进算法IPFGA,该算法基于Pareto支配关系对遗传操作产生的每一个个体进行局部搜索,并采取在外部群体中引入拥挤距离的精英选择策略。实验结果表明,与PFGA相比,IPFGA有更快的收敛速度。     

并行数据仓库Para Ware系统的查询优化

1.引言数据仓库作为支持OLAP应用的系统,它所面对的数据往往都具有很大的规模。如何快速地得到查询结果,一直是人们研究的一个重要方向。在已有的研究中,已经相继提出了使用实体化视图和各种有效的索引技术来提高查询响应性能。使用实体化视图是通过数据的冗余存储,对于常用的聚集数据进行预计算,使用预计算结果响应用户查询。而索引技术也主要是应用在存储层上的,如在文[4]中提到在存储层中使用bitmap索引提取相关数据的方法。而在查询处理逻辑层次上的优化技术目前研究得还比较少。在文[3]中提到了使用缓存技术,减少磁盘I/O及通信代价,提高查询效率的方法,这个     

基于数据仓库技术的物资管理系统研究与开发

对数据仓库、多维数据模型、星型模式等概念作了详细的介绍,分析了传统物资管理系统存在的问题,在此基础上提出了基于数据仓库技术的物资管理系统的研究方法和设计思路,并给出了数据仓库中数据结构的设计实例。     

基于GA的矿山企业动态生产经营参数优化

为最大化利用不可再生的矿产资源,实现矿山企业的矿石储量、开采品位、开采成本、价格四要素之间的动态联动与优化,采用基因算法求解矿山企业多目标生产经营参数优化。通过建立4个优化目标之间的联动求解模型,将影响多目标优化的要素作为遗传算法的初始染色体,并对基因算法运算规则进行重新定义,以求解矿山企业多目标生产经营参数优化,实现了矿山企业动态生产经营参数优化模型。运用该模型,可根据矿产品的价格变化确定盈亏品位界限、成本与价格比和储量可供情况,为保护、利用矿产资源提供科学手段。     

基于最佳进化方向的多目标遗传算法

该文模拟自然界中生物总是向着有利于自己的方向进化,即朝生物利益最大化的方向进化这一现象,给出了一种新的设计适应度函数的方法,并且结合多目标优化的Pareto最优解的概念,提出了求解多目标优化问题的一种新的算法———基于最佳基因的多目标遗传算法。数值实验表明,该算法不仅操作简单、鲁棒性强、速度快、且能够获得数量多而且广泛的Pareto最优解。     

一种求解优化问题的新型混合遗传算法

论文在标准遗传算法中引入新的交叉运算和变异运算,针对优化问题提出了一类新型混合遗传算法。具体算例验证了算法的有效性和相对于标准遗传算法及某些混合遗传算法的优越性。     

带交通约束的多目标优化混合算法

针对实际交通中带约束的多目标问题,提出一种基于分层GA-AS算法的多目标路径优化算法。该算法通过约束条件对路网进行分层,采用蚁群算法对各子网进行寻优,利用遗传算法在各子网寻优的基础上进行全局寻优。算例仿真结果表明,该算法既具有较强的实际应用效果,又在很大程度上减少寻优计算次数,提高算法的性能。