【摘 要】
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为了提高现代仓库作业中的拣货作业这一核心环节的拣货效率,提出了一种以蚁群算法作为优化算法来解决仓库订单拣选的路径优化问题。这种算法采用正反馈机制,其使得搜索过程不断收敛,最终逼近最优解。而根据Flying-V型仓库布局的特点,建立了订单拣选优化路径模型,并通过仿真实验,对传统穿越策略,S形启发式算法,蚁群算法三种算法的性能进行了比较,比较结果表明蚁群算法优化拣货路径可以明显地缩短拣货距离,大大提高拣货效率,在实际运用中也具有良好的实用性。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目—单元配载模式下非传统仓储布局设计方法及分拣路径优化算法研究(51565036)。
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为了提高现代仓库作业中的拣货作业这一核心环节的拣货效率,提出了一种以蚁群算法作为优化算法来解决仓库订单拣选的路径优化问题。这种算法采用正反馈机制,其使得搜索过程不断收敛,最终逼近最优解。而根据Flying-V型仓库布局的特点,建立了订单拣选优化路径模型,并通过仿真实验,对传统穿越策略,S形启发式算法,蚁群算法三种算法的性能进行了比较,比较结果表明蚁群算法优化拣货路径可以明显地缩短拣货距离,大大提高拣货效率,在实际运用中也具有良好的实用性。
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