【摘 要】
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非传统布局是现代仓储管理的新热点,根据对非传统布局(Fishbone型)特征分析,针对货位分配优化问题,提出以出入库效率和货架稳定性为优化目标,建立多目标优化模型。设计了自适
【机 构】
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南昌大学经济管理学院,南昌大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51565036);江西省研究生创新专项资金(YC2017-S026)资助项目
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非传统布局是现代仓储管理的新热点,根据对非传统布局(Fishbone型)特征分析,针对货位分配优化问题,提出以出入库效率和货架稳定性为优化目标,建立多目标优化模型。设计了自适应遗传算法(AGA)和改进的粒子群优化算法(MPSO)进行求解。AGA采用动态自适应策略改进选择、交叉、变异算子,克服初期"早熟",提高末期局部搜索,增强鲁棒性;考虑到PSO搜索过程的非线性复杂特征,引入非线性变化的惯性权重和时变加速的学习因子,提升早期全局搜索能力,改善末期收敛迟钝,优化算法整体性能。采用Matlab进行仿真实验,结合实例验证了本文方法的有效性与通用性。对比实验结果表明AGA在处理此类货位分配优化问题上优势更明显。
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