面向堆垛机路径优化的局部搜索自适应遗传算法

摘要：

为了提高自动化立体仓库的运行效率,针对其中的堆垛机路径调度问题,根据时间、能耗和作业效率建立了堆垛机调度优化模型,提出了一种改进的多目标遗传算法IMOGA.该算法在NSGA-Ⅱ算法的基础上改进了遗传算子,采用了适合问题模型的交叉变异操作,引入了自适应遗传算子,并新增了基于模拟退火思想的局部随机搜索策略.以某氨纶厂仓库堆垛机调度情况进行仿真验证,结果表明,IMOGA算法收敛速度更快,解集的质量更高,在堆垛机调度问题上具有更高的适用性.

关键词：自适应遗传算法、堆垛机调度、局部随机搜索、Pareto前沿

所属期刊栏目：29

在线出版日期：2020-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：230-235