病毒协同进化遗传算法在自动化立体仓库货位优化中应用的研究

摘要：

自动化立体仓库的存取效率直接影响着现代物流的整体效益,而存取效率高低的关键在于货位优化.针对自动化立体仓库实际应用中的货位规划难题,提出了利用病毒协同进化遗传算法来研究自动化立体仓库货位优化问题的方法,并将该算法和传统的遗传算法作比较.以提高货架稳定性和货物出入库效率为优化目标,建立了货位优化的多目标优化问题数学模型.最后利用MATLAB工具进行编程与仿真,实验结果表明,病毒协同进化遗传算法(VEGA)相比传统的遗传算法具有更好的收敛性和搜索效率.由此可见,利用病毒协同进化遗传算法对自动化立体仓库进行货位优化,可以很大程度上改善货物的出入库效率和货架的稳定性,进而提高货架的使用率.

关键词：自动化立体仓库、货位优化、遗传算法(GA)、VEGA

所属期刊栏目：41

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省自然科学基金1208RJZA292;甘肃省科技支撑计划项目090GKCA009,1304GKCA023

在线出版日期：2015-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：35-38