【摘 要】
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针对智能仓库中新型“货箱到人”拣选模式下多个货箱机器人拣选路径规划问题，给出了一种新的优化模型和改进遗传算法。基于货箱机器人的拣选方式及特点，将其转化为非对称车辆路径问题，以机器人总拣选路径最短和完成时间最少为双目标建立混合整数规划模型，设计改进的混合遗传算法对模型进行求解。算例计算结果表明所建模型及算法提高了货箱机器人的拣选效率，降低了其运行成本。最后，从不同的参数维度对大规模仿真算例进行比较分
【基金项目】
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国家自然科学基金（71771028）； 北京市自然科学基金（9212004，Z180005）； 北京市市属高校高水平创新团队建设计划（IDHT20180510）； 北京市科技创新服务能力建设—高精尖学科建设；
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针对智能仓库中新型“货箱到人”拣选模式下多个货箱机器人拣选路径规划问题，给出了一种新的优化模型和改进遗传算法。基于货箱机器人的拣选方式及特点，将其转化为非对称车辆路径问题，以机器人总拣选路径最短和完成时间最少为双目标建立混合整数规划模型，设计改进的混合遗传算法对模型进行求解。算例计算结果表明所建模型及算法提高了货箱机器人的拣选效率，降低了其运行成本。最后，从不同的参数维度对大规模仿真算例进行比较分析，进一步验证算法的有效性与稳定性。
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