【摘 要】
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根据效率优先原则、稳定性原则建立适合同端式出/入库立体仓库的多目标货位分配模型。基于向量评估、非支配排序、小生境Pareto等理论方法设计了三种多目标遗传算法(MGA)。根
【机 构】
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西安建筑科技大学机电工程学院,西安建筑科技大学土木工程学院
【基金项目】
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教育部“蓝火计划”产学研联合创新项目(2014-LHJH-HSZX-018).
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根据效率优先原则、稳定性原则建立适合同端式出/入库立体仓库的多目标货位分配模型。基于向量评估、非支配排序、小生境Pareto等理论方法设计了三种多目标遗传算法(MGA)。根据集成学习理论,将若干多目标遗传算法集成,构建集成多目标遗传算法(EMGA),使优化算法适应搜索过程的任意阶段。以某铝厂实际工况进行仿真验证,结果表明,集成多目标遗传算法受问题规模影响小,收敛速度快,较单独其他多目标遗传算法性能更优越,是适用于立体仓库调度研究的高效算法。
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