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摘要:
针对动态提高单载具堆垛机式自动化立体仓库拣选效率的问题,文中提出了一种基于共享货位存储与动态订单拣选策略下的货位分配与作业调度集成优化方法.将动态移库优化扩展到仓库的整个拣选生命周期,建立以双指令循环下堆垛机拣选任务所需的总作业时间最短为评价目标的数学模型,提出了一种基于K-Medoids聚类的粒子群优化(Particle Swarm Opti-mization,PSO)算法,用K-Medoids算法通过产品与订单的相关性进行初始货位的聚类分析,筛除劣质解的货位范围,并在K-Medoids聚类算法生成的解类簇基础上获得精确解.实验结果表明,考虑动态移库可以使仓库拣选效率提高20%,且该算法与传统PSO算法相比求解时间下降66%左右.
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文献信息
篇名 自动化立体仓库货位分配与作业调度集成优化
来源期刊 计算机科学 学科
关键词 动态拣选 双指令循环 货位共享 集成调度 粒子群算法
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 204-211
页数 8页 分类号
字数 8106字 语种 中文
DOI 10.11896/jsjkx.190400042
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 鲁建厦 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部浙江重点实验室 106 1259 20.0 31.0
2 詹燕 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部浙江重点实验室 7 38 3.0 6.0
3 汤洪涛 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部浙江重点实验室 26 324 8.0 17.0
4 陈青丰 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部浙江重点实验室 5 63 3.0 5.0
5 闫伟杰 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部浙江重点实验室 1 0 0.0 0.0
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集成调度
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