计算机应用

作者：朱杰, 张文怡, 薛菲

单位：北京物资学院 信息学院, 北京 100149

关键词：自动化立体仓库,储位分配优化,遗传算法,模拟退火算法,自适应

基金：国家自然科学基金资助项目（71371033）；北京市教委科技计划面上项目（KM201810037002）；北京市智能物流系统协同创新中心资助项目（0351701301）。

针对自动化立体仓库储位分配问题，结合仓库运作特点和安全性要求，构建了自动化立体仓库储位优化问题的多目标模型，并提出了求解模型的基于Sigmoid曲线的改进自适应遗传模拟退火算法（SAGA）。首先，以降低货品出入库时间、同组货品距离和货架重心为目标建立储位优化模型；然后，为了克服遗传算法（GA）局部搜索能力差和易陷入局部最优的缺点，引入基于Sigmoid曲线的自适应交叉变异操作和逆转操作，同时完成与SAGA的融合；最后，对改进遗传SAGA进行算法优化性、稳定性和收敛性测试。仿真实验表明，相比模拟退火（SA）算法的求解结果，该算法对货品出入库时间的优化度提高了37.7949个百分点、对同组货品距离提高了58.4630个百分点、对货架重心优化度提高了25.9275个百分点，并且该算法具有更好的稳定性和收敛性。由此验证了改进遗传SAGA求解问题的有效性，该算法可为自动化立体仓库储位优化提供决策方法。

来源：2020年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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