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TA的每日心情 | 慵懒 2020-7-12 09:52 |
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签到天数: 116 天 [LV.6]常住居民II 管理员
 群组: 2018教师培训(呼和浩 群组: 2017-05-04 量化投资实 群组: 2017“草原杯”夏令营 群组: 2018美赛冲刺培训 群组: 2017 田老师国赛冲刺课 |
摘要:为提高堆垛机式密集仓储系统的运作效率,提出混合蚁群算法,利用该算法有效地解决
1 R" y& M: R( U+ R4 B( _6 `' ^了复合作业三维空间路径规划问题。在堆垛机和穿梭车配置比为
$ x L V1 d" R1:2
4 O" ~% y; W: E( n$ B# p" B% O情况下,分析堆垛机和穿梭车
) @# ]* K$ @# R) S' _在三维空间内的实际调度路径,并考虑其运动过程中的加速度建立数学模型。针对该系统复合作业
; ^) G& }7 N% ~的特点,设计了一种三维启发函数,改进蚁群转移概率,将遗传算法生成的初始解,转变为蚁群算
! E' t$ S8 k6 Z G2 m( @: k法的初始信息素,并通过粒子群算法对蚁群算法参数进行优化,避免蚁群算法为寻求最优参数组合2 P0 l. c z/ L9 O1 F" X5 y& O
而进行大量盲目实验。实例分析表明,所提出的混合蚁群算法与遗传和蚁群算法相比,具有更好的. x5 L d- Q, M* U
全局性,能够有效地缩短密集仓储系统复合作业的时间,优化三维空间路径,提高进出库调度效率。; `( y. t) P' |/ b2 k
- {( L0 C1 M' V' T7 x, R0 s
关键词:密集仓储系统;堆垛机;穿梭车;出入库调度;混合蚁群算法;三维空间路径# C5 W8 j/ M: k' j x2 f
8 K. d( U+ C/ O8 ]% A6 S0 V g E" Q, P
详细内容见附件+ q+ N- L& z9 L% ?7 _ `! V9 a
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( c3 i+ f2 V- S9 ]/ B2 J |
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