【摘要】：針對自動化立體倉庫貨物倉位的配載問題建立了一個多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型。首先根據(jù)立體倉庫貨位分配的原則與策略建立合理的貨架重心模型與目標(biāo)函數(shù),其次根據(jù)貨物出/入庫的高效性建立貨物存取效率最優(yōu)模型。采用基于種群操作的遺傳算法求解最優(yōu)配載結(jié)果,通過優(yōu)化遺傳算法,并利用MATLAB程序設(shè)計對實(shí)際貨架的貨位分配仿真實(shí)例進(jìn)行計算求解。結(jié)果表明:采用改進(jìn)的遺傳算法對貨位進(jìn)行優(yōu)化分配,可降低貨架的重心目標(biāo)函數(shù)值及堆垛機(jī)訪問時間目標(biāo)值,增強(qiáng)了貨架的穩(wěn)定性,提升了堆垛機(jī)的效率,有效的提高倉庫性能。
[Abstract]:A multi-objective mathematical model is established to solve the loading problem of warehouse. Firstly, according to the principles and strategies of the allocation of goods space in a stereoscopic warehouse, a reasonable shelf barycenter model and an objective function are established. Secondly, the optimal model of goods access efficiency is established according to the high efficiency of goods out / in. The genetic algorithm based on population operation is used to solve the optimal loading result. By optimizing genetic algorithm and using MATLAB programming to calculate and solve the actual shelf distribution simulation example. The results show that the improved genetic algorithm can reduce the value of the barycenter objective function of the shelf and the target value of the access time of the stacker, enhance the stability of the shelf and enhance the efficiency of the stacker. Improve warehouse performance effectively.
【作者單位】： 國網(wǎng)吳忠供電公司;
【分類號】：TH692.3;TP18

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本文編號：2229131