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1、自動(dòng)化立體倉庫是當(dāng)代物流技術(shù)、倉儲(chǔ)技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物,它集存儲(chǔ)、輸送、配送于一體,應(yīng)用越來越廣泛。自動(dòng)化立體倉庫的出入庫作業(yè)調(diào)度優(yōu)化問題對(duì)提高自動(dòng)化立體倉庫的運(yùn)行效率具有重要作用,因此,對(duì)它的研究具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。本文基于現(xiàn)代物流的應(yīng)用和發(fā)展要求,著重研究利用智能算法,進(jìn)行自動(dòng)化立體倉庫的貨位優(yōu)化和算法穩(wěn)定性研究。
本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
提出并實(shí)現(xiàn)了基于模擬退火的粒子群算法求解進(jìn)出
2、庫調(diào)度及貨位優(yōu)化問題。以貨架的穩(wěn)定性和堆垛機(jī)揀選時(shí)間最短為優(yōu)化目標(biāo),建立數(shù)學(xué)模型。利用粒子群算法初始化種群,提高優(yōu)化效率、縮短搜索時(shí)間。在迭代過程中,利用模擬退火算法概率突跳的能力,避免基本粒子群算法迭代過程中陷入局部最優(yōu)和早熟收斂現(xiàn)象。通過實(shí)例證明,與遺傳算法相比較,該算法所用時(shí)間短,收斂速度快、迭代次數(shù)少。
分析了慣性權(quán)重和加速因子對(duì)粒子群算法收斂性能的影響,提出4種慣性權(quán)重的調(diào)整策略和2種加速因子的調(diào)整策略。利用3種測(cè)試
3、函數(shù)對(duì)本文提出的調(diào)整策略進(jìn)行測(cè)試,通過實(shí)例證明,與基本粒子群算法相比較,本文選用調(diào)整策略后提高了算法的收斂性能。
分析研究了優(yōu)化算法的穩(wěn)定性,針對(duì)模型中不同貨架形狀因子、不同規(guī)模問題情況下的算法性能進(jìn)行分析。由測(cè)試結(jié)果得到,算法的收斂性能受貨架形狀因子的影響不大,不具有顯著的敏感度。隨著求解問題規(guī)模的增加,算法具有較穩(wěn)定的收斂性能。
采用Java編程語言,以Eclipse為開發(fā)平臺(tái),MySQL為后臺(tái)數(shù)據(jù)庫,建立自動(dòng)化
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