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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
% Y5 v# @" I |5 e7 D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 # E5 u1 _1 x) s3 m
1:2
0 ^# e" [2 G! Y: T" J" B3 k情况下,分析堆垛机和穿梭车
+ R; n' z6 M6 _8 G( a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
. u& }& D2 d5 v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
b) Z, p1 |8 c2 ~; S' Z; y2 }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
7 m: L5 D4 }& c9 J/ E; @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
# n& s9 ]7 U& ^( D7 \0 J# w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。$ K9 m# a3 I B7 x
5 i) p4 K7 T3 C# e2 i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" H/ L4 O( t& A. o q$ Q
' w, E$ j+ Q5 Z+ n! T
详细内容见附件; u6 Q$ g8 @- H: f: d! K
需要CAJ阅读器
& K, F, z, }2 Q* U( C% V8 W+ ?* _1 g$ j Q S0 G) Q& D( Y9 T- A
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