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基于遗传禁忌搜索算法的自动化立体仓库出入库路径优化研究
  • ISSN号:1003-8728
  • 期刊名称:《机械科学与技术》
  • 时间:0
  • 分类:TH165[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]南京航空航天大学机电学院,南京210016
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50505017); 霍英东青年教师基金项目(111056); 教育部新世纪优秀人才支持计划(2008年度)基金; 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20093218110020)资助
中文摘要:

针对自动化立体仓库出入库路径优化问题,在分析了遗传算法和禁忌搜索各自优缺点的基础上,通过把遗传算法作为搜索的主框架,禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,将遗传算法和禁忌搜索结合起来,提出了遗传禁忌混合算法来求解仓库出入库路径优化问题的策略。对比试验结果表明,该算法有效地克服了基本遗传算法搜索能力差、收敛慢的弱点,提高了自动化立体仓库出入库的效率,具有明显的优越性。

英文摘要:

To solve the path optimization problems of an automated warehouse,based on analyzing the advantages and disadvantages of traditional genetic algorithm(GA) and tabu search(TS),a hybrid genetic algorithm and tabu search(GATS) is proposed to solve the path optimization problems of the automated warehouse.The main frame of the algorithm is provided by genetic algorithm,and tabu search is used as a mutation operator of the genetic algorithm in this hybrid algorithm.The contrastive results show that the proposed GATS algorithm effectively overcomes the weak search ability and the slow convergence existing in traditional GA.It improves the automated storage efficiency of the automated warehouse and has obvious superiority.

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期刊信息
  • 《机械科学与技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:
  • 主办单位:西北工业大学
  • 主编:姜澄宇
  • 地址:陕西西安友谊西路127号
  • 邮编:710072
  • 邮箱:mst@Nwpu.edu.cn
  • 电话:029-88493054 88460226
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-8728
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1114/TH
  • 邮发代号:52-193
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21878