【摘 要】
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针对存有随机数量货物的机床零部件自动化立体仓库（AS/RS）中存在的货位规划难题,提出了一种基于动态的仓储模式与Pareto遗传算法的AS/RS货位优化方法。该方法以能耗最低和效率
【机 构】
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南京工业大学机械与动力工程学院,江苏省工业装备数字制造及控制技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51375222)
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针对存有随机数量货物的机床零部件自动化立体仓库（AS/RS）中存在的货位规划难题,提出了一种基于动态的仓储模式与Pareto遗传算法的AS/RS货位优化方法。该方法以能耗最低和效率最高为基本原则规划库区和优化分配货架,完成货位编号和货品编号;以堆垛机行驶时间和货架稳定性为优化目标,建立货位多目标优化的数学模型;采用第二代非支配排序遗传算法得到动态货位优化的Pareto最优解。仿真实例计算结果表明,该方法使货物的出入库能量消耗、出入库效率以及货架的稳定性等指标得到较大改善。
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