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公开(公告)号:CN107808215A
公开(公告)日:2018-03-16
申请号:CN201710992846.1
申请日:2017-10-23
Applicant: 南昌大学
CPC classification number: G06Q10/043 , G06N3/126 , G06Q10/087
Abstract: 本发明提供了一种应用于Flying-V型非传统布局仓库的货位分配优化方法,其特征在于,包括如下步骤:S1.设置Flying-V型仓库货位分配相关参数;S2.初始化货位分配参数;S3.依据待入库货物信息单,初始化种群;S4.采用自适应遗传算法,对种群进行个体最优选择;S5.判断是否达到算法终止迭代次数,如是则进行S6,否则继续循环S4步骤;S6.输出最优的货位分配方案。本发明专利提到的货位分配优化方法应用场合是“Flying-V型非传统仓储布局”,对货物出入库效率和货架摆放货物后重心最低进行优化,提供了一种量纲不同的多目标优化问题处理方法,采用自适应遗传算法,交叉率和变异率随适应值变化,既保持了种群多样性,也保证了遗传算法的全局收敛性。
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公开(公告)号:CN107464013A
公开(公告)日:2017-12-12
申请号:CN201710569808.5
申请日:2017-07-13
Applicant: 南昌大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/087
Abstract: 一种应用于V型非传统布局仓库通道优化设计的方法,主要步骤有:S1.根据仓库货物EIQ历史数据,按物动量对V型布局仓库货架进行ABC分区;S2.基于存取货物作业概率不相等的非完全随机存储策略,计算各通道的拣货作业概率;S3.将主通道抽象为若干个点连接而成的折线通道,建立最小化平均拣货距离的主通道优化设计模型;S4.应用基于极值扰动的改进粒子群算法求解所对应主通道最佳优化设计位置。其中步骤S4基于极值扰动的改进粒子群算法可解决粒子陷入局部最优、克服“早熟”现象,具有较高性能,能有效地解决V型非传统布局仓库通道优化设计的难题,达到缩短V型非传统布局仓库总拣货距离的目的。
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公开(公告)号:CN107808215B
公开(公告)日:2021-11-19
申请号:CN201710992846.1
申请日:2017-10-23
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种应用于Flying‑V型非传统布局仓库的货位分配优化方法,其特征在于,包括如下步骤:S1.设置Flying‑V型仓库货位分配相关参数;S2.初始化货位分配参数;S3.依据待入库货物信息单,初始化种群;S4.采用自适应遗传算法,对种群进行个体最优选择;S5.判断是否达到算法终止迭代次数,如是则进行S6,否则继续循环S4步骤;S6.输出最优的货位分配方案。本发明专利提到的货位分配优化方法应用场合是“Flying‑V型非传统仓储布局”,对货物出入库效率和货架摆放货物后重心最低进行优化,提供了一种量纲不同的多目标优化问题处理方法,采用自适应遗传算法,交叉率和变异率随适应值变化,既保持了种群多样性,也保证了遗传算法的全局收敛性。
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