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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6 A: J. }: L% C0 f
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
) c, ]' P/ F/ F- w/ P1:2
3 T: m, C/ Z! s情况下,分析堆垛机和穿梭车" {& F) k1 h& T; f4 x
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
0 p" s2 u, m6 k3 [9 `2 ^, N8 x9 S; B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
8 p+ A Y! f* z' G. u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
8 T/ M$ p* Z' ^" r$ G3 N% o+ p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 m/ U* E" N% b2 E5 {0 n
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。' T0 W- I3 K# l* G2 @
3 Z! w8 S! g7 n6 z; K, X8 _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. W9 v9 k. h, k, |
( x" U1 |* F- J. j详细内容见附件
& H. r8 ~9 F) O* U需要CAJ阅读器' T7 k9 `2 @: r0 p2 l
4 j/ d Z# ~1 l, A# e+ m8 V: X |
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