基于改进遗传算法的仓门利用率优化研究

• 作者: 叶艳 李凯彬
• 来源期刊: 工业控制计算机
• 关键词: 越库系统 车辆调度 仓门利用率 遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 软件与仿真
• 页码范围: 92-94
• 页数: 3页
• 字数: 3205字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-182X.2018.04.038

摘要

物流信息化的背景下,越库策略应运而生并在物流领域得到广泛应用与研究,在越库调度系统中,仓门利用率提高可极大降低运作成本,常作为衡量系统效率的重要指标,被企业界所重视,但其优化较少被研究.以优化仓门利用率为目标,构建了越库车辆调度的数学模型,并提出改进遗传算法对该模型进行求解,最后通过不同规模的数值实验,将改进遗传算法与传统遗传算法的实验结果进行比较,实验结果表明改进后的遗传算法在求解质量上优于传统遗传算法,随着问题规模的增大,其求解时间上的优势也越发明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶艳	广东工业大学机电工程学院	3	20	2.0	3.0
2	李凯彬	广东工业大学机电工程学院	1	1	1.0	1.0