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摘要:
堆垛机的作业路径决定了自动化仓库的作业效率.建立了堆垛机作业的数学模型,并采用遗传粒子群算法对自动化仓库堆垛机作业路径进行优化.该算法引入了遗传算法中交叉和变异操作,通过粒子与个体极值和群体极值的交叉和粒子自身变异的方式来搜索最优解.仿真实验结果表明,该算法的求解效果在收敛速度和优化效果方面都有明显的提高,可以有效地减少堆垛机系统拣选作业运行时间,提高了自动化仓库的作业效率.这对实际应用有一定的参考价值.
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文献信息
篇名 基于遗传粒子群算法的堆垛机作业路径优化
来源期刊 石家庄铁道大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 遗传粒子群算法 自动化仓库 拣选作业 堆垛机
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 机械与测控工程
研究方向 页码范围 67-71
页数 5页 分类号 TH165+.1
字数 2221字 语种 中文
DOI 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2016.02.13
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 申永军 石家庄铁道大学机械工程学院 90 694 12.0 24.0
2 牛江川 石家庄铁道大学机械工程学院 40 126 6.0 9.0
3 李素娟 石家庄铁道大学机械工程学院 16 33 4.0 4.0
4 刘凯 石家庄铁道大学机械工程学院 4 12 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
遗传粒子群算法
自动化仓库
拣选作业
堆垛机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
石家庄铁道大学学报(自然科学版)
季刊
2095-0373
13-1402/N
大16开
河北省石家庄市北二环东路17号
1982
chi
出版文献量(篇)
2432
总下载数(次)
4
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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