發(fā)布時(shí)間：2023-08-04 18:53

　　為提高子母穿梭車密集倉儲(chǔ)系統(tǒng)運(yùn)作效率,對(duì)系統(tǒng)的復(fù)合作業(yè)三維路徑規(guī)劃問題進(jìn)行研究。為減少復(fù)合作業(yè)過程中出入庫設(shè)備的碳排放量,在其復(fù)合作業(yè)三維路徑規(guī)劃中考慮了碳排放成本因素,在模型中引入溫室氣體單位稅收成本,建立了考慮碳排放成本和設(shè)備作業(yè)時(shí)間的雙目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化模型。在求解該數(shù)學(xué)模型中,設(shè)計(jì)了混合智能水滴算法。實(shí)例研究表明,與智能水滴算法、布谷鳥算法相比,設(shè)計(jì)的混合智能水滴算法具有更好的全局搜索能力及更快的收斂速度,能夠有效地降低復(fù)合作業(yè)設(shè)備的碳排放成本,優(yōu)化三維空間路徑,提高出入庫效率。

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 密集倉儲(chǔ)系統(tǒng)調(diào)度問題描述與數(shù)學(xué)建模
    1.1 復(fù)合作業(yè)行程時(shí)間
    1.2 設(shè)備碳排放成本
    1.3 模糊雙目標(biāo)優(yōu)化
2 密集倉儲(chǔ)系統(tǒng)調(diào)度算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
    2.1 編碼方式
    2.2 適應(yīng)度函數(shù)
    2.3 密集倉儲(chǔ)系統(tǒng)調(diào)度模型LSHA算法流程
3 仿真研究
4 結(jié)束語



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