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文檔簡介
1、自動化立體倉庫(AS/RS)是現(xiàn)代工廠物流和CIMS中的重要環(huán)節(jié),隨著現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展,對自動化倉儲提出了更高的要求。為進一步完善倉儲的智能化管理、提高系統(tǒng)整體效率,本文將現(xiàn)代智能優(yōu)化算法——蟻群算法(ACO)的理論研究與AS/RS應(yīng)用相結(jié)合,進行了自動化立體倉庫智能優(yōu)化系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn),該課題的研究對提高企業(yè)競爭力和國民經(jīng)濟的運行質(zhì)量都具有重要的理論和實際意義。 論文主要工作如下: 針對水平分層旋轉(zhuǎn)貨架系統(tǒng)的特點,構(gòu)
2、建了有多個約束條件的揀選作業(yè)路徑優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型;設(shè)計了改進的ACO算法,算法采用偽隨機比例決策規(guī)則作為螞蟻在選擇下一個節(jié)點(即選擇下一個貨位)的概率,對揀選作業(yè)路徑進行了智能優(yōu)化。實驗實現(xiàn)了對優(yōu)化算法的驗證,表明在對問題進行求解時,改進的ACO算法搜索速度和解質(zhì)量方面都有了極其顯著的改善。 為進一步提高AS/RS效率需要解決大規(guī)模入/出庫揀選作業(yè)的路徑優(yōu)化問題。針對固定貨架系統(tǒng),提出了多巷道固定貨架揀選作業(yè)優(yōu)化問題;構(gòu)建了固
3、定貨架系統(tǒng)路徑優(yōu)化問題的多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型。針對ACO算法求解路徑優(yōu)化問題存在容易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象,設(shè)計了改進的ACO優(yōu)化算法,改進算法采用了自適應(yīng)動態(tài)改變信息素?fù)]發(fā)系數(shù)的策略、鄰近節(jié)點集合策略、動態(tài)插入點策略及比較算子的策略,改善了ACO算法求解大規(guī)模路徑優(yōu)化問題時存在的收斂速度慢,容易陷入局部最優(yōu)的缺陷。仿真實驗證明用本文設(shè)計的新型改進ACO算法求解大規(guī)模路徑優(yōu)化問題時,能快速得到近似最優(yōu)解,提高作業(yè)效率。 結(jié)合實際的應(yīng)用對象進行了
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