【摘 要】
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根据一种非传统鱼骨(fishbone)布局的特点,基于仓储运作约束条件建立了拣选路径优化模型,构造了非传统货位距离矩阵;在标准遗传算法基础上,通过进化逆转算子克服标准遗传算法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51565036)
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根据一种非传统鱼骨(fishbone)布局的特点,基于仓储运作约束条件建立了拣选路径优化模型,构造了非传统货位距离矩阵;在标准遗传算法基础上,通过进化逆转算子克服标准遗传算法存在早熟收敛和局部搜索能力较差等问题,给出了一种多种群遗传算法;为验证算法的有效性,在不同订单规模下,将多种群遗传算法与标准遗传算法和S-Shape算法进行比较,应用MATLAB软件仿真分析,一系列实验结果表明多种群遗传算法计算结果最优,并且寻优速度更快于标准遗传算法,能够很好地解决鱼骨仓储布局下的拣选路径优化问题,提高仓储智能化水平
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