【摘 要】
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物流是社会经济发展的命脉之一，由于世界各国企业间的竞争日趋激烈，依靠生产领域技术的发展来获取更高利润的速度趋于稳定，所以物流领域技术的进步成为获取更高利润新的源泉。自
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物流是社会经济发展的命脉之一，由于世界各国企业间的竞争日趋激烈，依靠生产领域技术的发展来获取更高利润的速度趋于稳定，所以物流领域技术的进步成为获取更高利润新的源泉。自动化仓库是物流领域的一个关键设备，一般由固定货架和旋转货架两大部分来存放货物。所以在自动化仓库中对固定货架、旋转货架拣选路径优化问题的研究将极大地提高自动化仓库的作业效率。在自动化仓库中，输送系统是自动化仓库的重要组成部分，承担着货物运输的任务，由于固定货架和旋转货架的作业速度很快，输送系统可能成为整个系统的速度“瓶颈”。因此，对自动化仓库的输送系统的调度作业进行优化，可以避免或者减轻“瓶颈效应”，提高自动化仓库的整体运行效率。
蚁群算法(ACA：AntColonyAlgorithm)是一种新型的随机优化算法，是意大利学者在20世纪90年代初首先提出来的，在解决经典组合优化问题中取得了较好的结果，引起了国内外学者的广泛关注。本文使用蚁群算法和最大最小蚁群算法(MMASA：Max-MinAntSystemAlgorithm)研究了固定货架、旋转货架拣选路径优化及输送系统的调度优化问题。仿真结果表明，蚁群算法可取得较好结果。此外还分析了单拣选台水平旋转货架系统的工作过程，利用蚁群算法，取得了满意的结果。并对相对比较复杂的输送系统提出了一个简单的输送系统模型，利用蚁群算法，对其优化调度问题进行了初步探讨。仓库作业
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