智能优化算法提升自动化仓储系统效率：遗传算法与蚁群算法的应用

自动化仓储系统优化方法的研究是一篇深入探讨现代工厂物流管理和CIMS系统中关键环节——自动化仓储系统（AS/RS）提升效率的重要学术论文。作者李梅娟在控制理论与控制工程专业攻读博士学位，其导师为陈雪波教授，于2008年提交。文章旨在将智能优化理论与AS/RS的实际应用紧密结合，寻求更有效的仓储管理系统，从而增强企业的竞争力和国民经济的整体效率。 AS/RS系统的特性决定了它是一个离散、随机、动态且受多种因素影响的多目标复杂系统，优化过程面临着时间消耗大、成本高昂和难以找到最优解的挑战。论文提出采用智能优化算法，如遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO），来解决AS/RS中的问题。具体而言： 1. 对于输送系统中的设备资源冲突和AGV任务分配，作者构建了一个多参数优化模型，引入局部搜索技术改进的标准遗传算法，解决了局部搜索中寻找高效邻域结构的问题，有效避免了输送系统的死锁和瓶颈现象。 2. 针对频繁的货物存取和动态货位需求，固定货架系统的货位分配被建模为一个多目标问题。作者提出了一种基于Pareto最优和小生境技术的改进遗传算法，通过设计Pareto解集过滤器和小生境策略，能够找到一组均匀分布的Pareto最优解，为货位分配提供了动态优化的多种选择。 3. 文章还关注大规模出入库拣选作业的路径规划，针对水平分层旋转货架系统，设计了相应的数学模型。对于固定货架系统，区分了单巷道和多巷道拣选作业问题，分别为这两种情况构建了路径规划模型，考虑了设备配置对作业的影响。 这篇论文通过智能优化算法的应用，对自动化仓储系统的多个关键环节进行了深度优化，不仅提升了系统性能，还为实际工业环境中的仓储管理提供了创新的解决方案和技术支持。这不仅具有理论价值，也对推动仓储行业实践的进步具有重要意义。