基于改进自适应遗传算法求解有色金属立体仓库堆垛机路径优化问题

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针对有色金属自动化立体仓库系统,建立其实体模型。通过对遗传算法进行自适应改进,算出能够随时适应的遗传算子,克服了传统遗传算法的早熟收敛问题。通过运用序号法设定各货位在立体仓库中的位置,建立堆垛机拣选作业的数学模型,运用改进遗传算法对初始路径进行改进,得出最优解,并运用Matlab遗传算法工具箱对此进行仿真,实验结果表明,此方法收敛速度快,可以获得全局最优解,其堆垛机路径规划更加快速和有效。
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