面向堆垛机路径优化的局部搜索自适应遗传算法
【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.
