异型立体仓库物资拣选车任务规划

针对异型立体化仓库(即建造在洞库内的立体化仓库)物资拣选车任务规划问题进行研究。这一类立体仓库物资拣选存在跨区域、跨巷道作业的可能,因此增加了拣选车拣选任务规划的难度。本文采用自适应遗传算法对建立的数学模型进行优化求解,避免了传统遗传算法常见的早熟收敛,解决了相对复杂情况下的异型立体化仓库物资拣选车任务规划问题。仿真结果表明,该算法所得到的规划方案逼近最优解。