智能物流下货到人模式的货位分配优化

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为了求解智能物流环境下货到人模式的智能仓库货位分配问题,首先根据货物出入库频率、货物质量和货位信息,从提货架稳定性、提高出入库效率、相关货物靠近存放角度建立多目标货位分配模型,然后运用权重法将多目标问题求解转为单目标问题求解,最后提出一种基于改进的遗传算法求解数学模型。该算法通过优化种群初始化方式、选择合理的适应度函数、基于精英策略的选择算子、模拟细胞分裂产生下一代等方式改进遗传算法。实验结果表明,相对于传统遗传算法,改进的遗传算法收敛速度提高了约15%,并能得到有效稳定的解。
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