面向堆垛机路径优化的局部搜索自适应遗传算法

• 作者: 史勤政 李冬梅 王嵩 田月 高岑
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 自适应遗传算法 堆垛机调度 局部随机搜索 Pareto前沿
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 230-235
• 页数: 6页
• 字数: 3898字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007589

摘要

为了提高自动化立体仓库的运行效率,针对其中的堆垛机路径调度问题,根据时间、能耗和作业效率建立了堆垛机调度优化模型,提出了一种改进的多目标遗传算法IMOGA.该算法在NSGA-Ⅱ算法的基础上改进了遗传算子,采用了适合问题模型的交叉变异操作,引入了自适应遗传算子,并新增了基于模拟退火思想的局部随机搜索策略.以某氨纶厂仓库堆垛机调度情况进行仿真验证,结果表明,IMOGA算法收敛速度更快,解集的质量更高,在堆垛机调度问题上具有更高的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李冬梅	中国科学院沈阳计算技术研究所	35	251	10.0	15.0
2	王嵩	中国科学院沈阳计算技术研究所	59	284	8.0	14.0
3	高岑	中国科学院沈阳计算技术研究所	18	49	4.0	6.0
4	田月	中国科学院沈阳计算技术研究所	10	28	4.0	4.0
5	史勤政		1	0	0.0	0.0