【摘 要】
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目前，多深度四向穿梭车仓储系统存在多台穿梭车同时作业易造成冲突死锁问题，导致出入库任务阻塞，进而影响系统的作业效率。本文采用Hopcroft-Tarjan算法对多深度储货区制定路径定向策略，以最小作业时间为目标构建出入库作业调度模型，设计混合遗传算法对该模型进行求解。为避免迭代过程中易出现非法解的问题，对编码和变异修复机制进行了改进；并提出了一种基于任务排序的多位置邻域交换法，有效增加解空间的多样
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目（51975417）；
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目前，多深度四向穿梭车仓储系统存在多台穿梭车同时作业易造成冲突死锁问题，导致出入库任务阻塞，进而影响系统的作业效率。本文采用Hopcroft-Tarjan算法对多深度储货区制定路径定向策略，以最小作业时间为目标构建出入库作业调度模型，设计混合遗传算法对该模型进行求解。为避免迭代过程中易出现非法解的问题，对编码和变异修复机制进行了改进；并提出了一种基于任务排序的多位置邻域交换法，有效增加解空间的多样性。实例研究表明路径定向策略可以有效避免冲突死锁问题，提升系统作业效率；同时，改进混合遗传算法的收敛速度更快、优化效率更高，能够有效地缩短出入库作业时间，提高出入库调度效率。
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