自動(dòng)化立體倉庫揀選作業(yè)路徑優(yōu)化方法研究.pdf

1、近年來,自動(dòng)化立體倉庫的硬件設(shè)備、自動(dòng)控制和通訊技術(shù)已經(jīng)十分完善,而自動(dòng)化立體倉庫的優(yōu)化管理、調(diào)度方面還存在不足。因此,在保證揀選任務(wù)準(zhǔn)確、及時(shí)完成的同時(shí),如何優(yōu)化揀選作業(yè)路徑是自動(dòng)化立體倉庫管理者所要面臨的一個(gè)重要問題。從查閱文獻(xiàn)看,目前在自動(dòng)化立體倉庫揀選作業(yè)路徑優(yōu)化的研究領(lǐng)域大都集中在對遺傳算法和蟻群算法的改進(jìn)或相互結(jié)合上,對新算法如粒子群算法的應(yīng)用研究比較少,而且對群智能算法的比較研究也不多。論文借鑒當(dāng)前群智能算法的學(xué)術(shù)研究成果

2、,針對自動(dòng)化立體倉庫固定貨架堆垛機(jī)揀選作業(yè)路徑優(yōu)化方法進(jìn)行探索性研究。
　　 1.詳細(xì)研究了群智能優(yōu)化算法--遺傳算法、蟻群算法和粒子群算法的基本原理和操作步驟。
　　 2.研究了遺傳算法、基本蟻群算法和基本粒子群算法解決揀選作業(yè)路徑優(yōu)化問題的具體實(shí)現(xiàn)技術(shù),利用Matlab軟件分別編程求解揀選作業(yè)的最小時(shí)間代價(jià)及優(yōu)化路徑。
　　 3.將基本粒子群算法與遺傳算法相結(jié)合,先利用基本粒子群算法選取初始種群,然后再利用遺

3、傳算法優(yōu)化；提出了基于模擬退火的粒子群算法,對基本粒子群算法的程序進(jìn)行改進(jìn),求解揀選作業(yè)路徑優(yōu)化問題,得到了較好的效果。
　　 4.通過對求解結(jié)果進(jìn)行比較分析,得出結(jié)論:基本蟻群算法在解決揀選作業(yè)路徑優(yōu)化問題時(shí),收斂速度快,求解效果最好；基本粒子群算法結(jié)合遺傳算法的求解效果優(yōu)于單純遺傳算法和基本粒子群算法；基于模擬退火的粒子群算法在求解揀選作業(yè)路徑優(yōu)化問題時(shí),粒子位置更新受到約束,當(dāng)設(shè)定合適的最大迭代次數(shù)時(shí)可以取得較好的效果。通