自动化立体仓库货位实时分配优化算法研究

"自动化立体仓库中货位实时分配优化问题研究" 自动化立体仓库是一种高效、空间利用率高的仓储管理系统，它采用先进的物流设备和技术，如堆垛机和计算机控制系统，实现货物的自动存取。该系统的关键之一是货位的实时分配优化，这直接影响到仓库的运营效率和成本。 货位分配问题主要涉及两个方面：入库货位分配和出库货位选择。入库分配是指为新到达的货物找到合适的空货位，而出库选择则是指在需要提取货物时，找出最合适的货位以减少堆垛机的移动距离和时间。这两个过程都需要考虑到堆垛机的工作特性，如加减速对运行速度的影响，以及如何减少总的行程时间。 为了优化货位分配，论文提出了三个不同的优化目标函数，这些函数考虑了堆垛机的后续操作行程时间在总行程时间中的权重。优化目标的目的是最小化堆垛机的平均行程时间，从而提高整体仓库的作业效率。为了解决这个复杂的优化问题，研究者采用了结合模拟退火方法的遗传算法。模拟退火和遗传算法都是高效的全局优化工具，能够处理多目标和复杂约束的问题。 模拟退火算法模拟了固体冷却过程中的退火现象，允许在搜索过程中接受次优解，以避免陷入局部最优。而遗传算法则借鉴了生物进化过程中的自然选择和遗传机制，通过迭代生成和选择优良解来逐步逼近全局最优。 论文通过仿真技术验证了所提算法的效果，通过改变货物类型总数、堆垛机的停留策略和装载能力等参数，分析了算法在不同条件下的性能。仿真结果显示，无论在何种情况下，该算法都能有效减少堆垛机的平均行程时间，从而提高了自动化立体仓库的运营效率。 关键词：自动化立体仓库，货位分配，优化，遗传算法，模拟退火 中图分类号：F25314 文献标识码：A 文章编号：167228106(2007)0420018207 这项研究对于提升自动化立体仓库的运营效率和降低成本具有重要意义，为实际仓储管理提供了理论支持和方法参考。通过不断优化货位分配策略，可以进一步提升仓储系统的响应速度，降低能耗，并适应各种复杂的仓储环境变化。