摘要：为满足金属加工及设备制造企业对大型重载立体仓库安全、高效运作需求,建立了考虑仓库出入库效率、货架稳定性和堆垛机负载均衡要求的货位分配多目标优化模型。针对该模型提出了一种两阶段混合算法(GALAHC),该算法集成了遗传算法(GA)和延迟接受爬山算法(LAHC)的优势。同时,设计了货位贪婪交叉算子,以增强遗传算法的信息感知能力,加快算法收敛速度。通过仿真实验对算法的有效性和参数敏感性进行了分析,结果表明所提出的GA-LAHC算法在求解稳定性和求解精度上优于粒子群算法、GA及LAHC。

摘要：针对受运输时间和运输资源约束的柔性作业车间调度问题,提出一种融合贪心启发式规则的改进迭代局部搜索算法。以最大完工时间为优化目标,建立多自动导引小车(AGV)柔性作业车间调度问题的数学模型,并采用工序串和机器串双层编码求解问题模型,解码时融入“先到先服务”的启发式规则来对每个运输任务分配最合适的AGV;生成初始解时考虑机器全局的工作负载平衡;设计了3种邻域结构用于随机邻域局部搜索,并采用精英解记忆库策略来指定当前解,有效利用历史搜索信息,保持算法集中性的同时扩大了搜索空间。采用最好解、相对标准差和算法平均运行时间3种性能指标,分别在小规模和大规模标准测试案例上对所提算法的有效性、稳定性和高效性进行测试,结果表明不管是在求解速度上还是求解质量上其表现都优于遗传禁忌搜索算法、带转移瓶颈的遗传禁忌搜索算法和延迟接受爬山算法。

摘要：基于缩短自动化立体仓库中堆垛机完成货物出入任务时间的目的,建立了堆垛机作业调度的作业时间模型,通过修补机制、校正机制和遗传-变邻域搜索算法的优化方法,使得在优化的过程中,确保出入库任务序列的长度相等,并能够复用同一批作业任务中因出库作业产生的空货位。12组作业任务的仿真实验结果表明,相较于变邻域搜索算法,遗传-变邻域搜索算法的收敛速度更快,其中3组作业任务解的质量更高,总耗时和相对耗时的优化率分别为11.57%~21.56%和35.85%~68.89%,且复用空货位可以缩短堆垛机的作业时间。