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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/ |3 L' H# T# y
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
8 @& N4 W% |5 f1 D, p1:2 8 L* Y- _) i+ y/ H1 `6 j
情况下,分析堆垛机和穿梭车: q1 |& Q* G5 a2 a& R- v/ Q7 I! Y
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
9 @1 X" V; c' k; p$ i c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% E2 Y1 R1 n3 P' _* V8 b& j
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
1 K9 Z8 o! Y v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" B, }: |- { X2 x
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。
9 @# W6 Z) L7 y" b' X" ]8 T/ [9 B$ O; g3 }. G
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, |! s+ h b2 V& k( S8 T. D2 |
+ R! d4 ~3 ]' r( v( L: z$ c
详细内容见附件: f, N" m5 O* ?& w7 A8 H. \
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