【摘 要】
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针对移动机器人履行系统与传统仓库在设备特点及订单履行过程等方面的不同,研究系统的订单处理问题。在利用启发式算法实现共享储位指派优化的基础上,针对移动机器人履行系统
【机 构】
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北京科技大学机械工程学院,北京邮电大学现代邮政学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.71772010)
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针对移动机器人履行系统与传统仓库在设备特点及订单履行过程等方面的不同,研究系统的订单处理问题。在利用启发式算法实现共享储位指派优化的基础上,针对移动机器人履行系统的动态拣选场景提出求解货架调度次数最少的混合算法。该算法将遗传算法和贪婪算法相结合,引入订单相似性分析、循环贪婪交叉、跳出机制等方法,得到满意的订单履行顺序和货架调度顺序。实验结果表明,与其他决策方法相比,算法在小规模问题中最多能减少47%的货架调度次数,有效提高订单的履行效率。
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