自动化立体仓库以其占地面积小、操作方便的优势在许多领域货物存储方面的应用有着十分广阔的前景。在不断变化的物流环境中,企业需要对仓库进行合理的规划布局。仓库布局优化研究就是针对当前国内外在自动化仓储系统方面激烈的市场商业竞争而提出的一个基础理论研究项目。 仓库布局优化问题是多变量、复杂的、非线性约束优化问题,被证明属于NP—hard问题。对于此类问题,常用的方法是通过某种启发式算法求得问题的一个可行解。传统的启发式算法如模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法等在求解此类问题时,最优解的质量不是很好(不易收敛到全局解,收敛速度较慢)。蚁群优化算法是20世纪90年代初才发展起来的一种新的启发式算法。虽然人们对它的研究时间还不长,但众多的研究结果己经证明,蚁群优化算法具有很强的发现较好解的能力。这是因为该算法不仅利用了正反馈原理、在一定程度上可以加快进化过程,而且是一种本质并行的算法,不同个体之间不断进行信息的交流和传递,从而能够相互协作,有利于发现较好的解。为此,本文选择蚁群优化算法作为求解仓库布局模型的求解算法。 本文提出了一个图书仓库的布局优化问题,对该问题建立了数学规划模型。将该图书仓库布局模型分别基于装箱问题结构和广义指派问题结构,设计了两种不同的蚁群优化算法。通过与模拟退火算法等启发式算法的求解结果相比较,蚁群优化算法在收敛解的质量和时间效率上均有不错的提高,能有效的解决本文提出的仓库布局问题。