自動化立體倉庫優(yōu)化系統(tǒng)的設計實現(xiàn).pdf

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應用相結合，進行了自動化立體倉庫智能優(yōu)化系統(tǒng)的設計和實現(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： 針對水平分層旋轉貨架系統(tǒng)的特點，構

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)學模型；設計了改進的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；構建了固

3、定貨架系統(tǒng)路徑優(yōu)化問題的多目標數(shù)學模型。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，設計了改進的ACO優(yōu)化算法，改進算法采用了自適應動態(tài)改變信息素揮發(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。 結合實際的應用對象進行了