集成多目标遗传算法在货位分配中的应用

• 作者: 耿晨 蔡安江 蔡曜 郭师虹
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 关键词: 立体仓库 集成多目标遗传算法 货位分配 货位优化
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术
• 页码范围: 95-98
• 页数: 4页
• 分类号: TH16|TP273+.5|O224
• 字数: 4031字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2019.05.025

摘要

根据效率优先原则、稳定性原则建立适合同端式出/入库立体仓库的多目标货位分配模型.基于向量评估、非支配排序、小生境Pareto等理论方法设计了三种多目标遗传算法(MGA).根据集成学习理论,将若干多目标遗传算法集成,构建集成多目标遗传算法(EMGA),使优化算法适应搜索过程的任意阶段.以某铝厂实际工况进行仿真验证,结果表明,集成多目标遗传算法受问题规模影响小,收敛速度快,较单独其他多目标遗传算法性能更优越,是适用于立体仓库调度研究的高效算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡安江	西安建筑科技大学机电工程学院	132	588	13.0	18.0
2	郭师虹	西安建筑科技大学土木工程学院	39	266	10.0	15.0
3	蔡曜	西安建筑科技大学机电工程学院	5	7	2.0	2.0
4	耿晨	西安建筑科技大学机电工程学院	3	3	1.0	1.0