基于制造物联的智能仓库货位分配模型及其改进遗传算法

本文主要探讨的是"制造物联环境下智能仓库货位分配模型"的研究，这是一个关键领域，因为高效的货位分配在智能仓库中起着决定性作用，它直接影响着产品的存取速度和仓库整体运营效率。在当前制造业与信息技术融合的大背景下，制造物联技术被广泛应用，使得仓库能够实现智能化管理。 研究者针对多品种智能仓库的特点，构建了一个考虑多种规则约束的多目标货位分配模型。这个模型旨在解决实际操作中的复杂性，如货物种类繁多、存储需求各异、时间限制等，通过综合考虑这些因素来优化货位的分配策略。多目标意味着该模型不仅关注单一效率指标，而是寻求多个目标之间的平衡，如空间利用率、存取时间以及作业流程的顺畅性。 为了求解这个模型，研究人员提出了一个改进的遗传算法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，通常用于解决复杂的优化问题。在这个特定场景下，通过模拟生物进化过程，算法能够在大量可能的货位分配方案中找到最优或近似最优的解决方案。 实验部分展示了该模型和改进遗传算法的有效性。实验结果表明，通过使用这种方法，智能仓库能够实现更高效的货位分配，显著减少了产品存取时间，提升了仓库作业的整体效率。这对于降低仓储成本、加快物流周转和提高客户满意度具有重要意义。 此外，作者团队由彭小利讲师、郑林江副教授、蒲国林副教授和王海涛硕士研究生组成，他们的研究方向涵盖了物联网应用技术和人工智能技术，这为本文提供了坚实的理论基础和实践经验。 总结来说，这篇论文不仅贡献了一个创新的智能仓库货位分配模型，还提供了一种实用的优化方法，对于推动制造业和物流行业的数字化转型具有重要的理论价值和实践指导意义。