基于分类随机策略的立体仓库货位优化研究

在分析自动化立体仓库货位优化基本影响因素的基础上,建立了基于分类随机存储策略最小拣货时间的货位优化模型,提出了求解该模型的遗传算法,并使用Matlab软件的谢菲尔德工具箱进行了算法实现。最后选用某餐饮行业配送中心的实例,验证了模型与算法的合理性和有效性。

基于分类随机策略的自动化立体库存取优化研究

主要研究了如何根据货物分类、重量及出入库频率的不同,对自动化立体库进行合理分区并指派具体货位的问题。采用分类随机的储存策略,应用多色集合理论对物品进行分区,然后在各分区下建立存取优化数学模型,并对该模型采用粒子群算法进行求解,通过Matlab软件进行仿真运行,发现该模型能取得较好的优化效果。