基于遗传算法的自动化立体仓库调度优化研究

基于遗传算法的自动化立体仓库调度优化研究自动化立体仓库广泛的应用于大中型企业中，对企业的正常运行发挥了重要作用。

不同企业的立体仓库实现的功能各不相同，但如何在保证仓库的稳定性的前提下，提高仓库的运行效率是所有立体仓库所要考虑的重点内容。

本文针对单元货格式立体仓库，研究了基于遗传算法的仓库货位分配以及堆垛机的运行路径的优化问题，其主要内容包括：第一，介绍了自动化立体仓库的发展和研究现状，并对自动化立体仓库的结构和组成做了详细说明。

第二，针对单元货格式立体仓库，依据货架的稳定性和货物周转效率建立了货位分配的数学模型。

对该数学模型通过应用妥协方法将其变换成遗传算法的适应度函数。

第三，使用遗传算法对自动化立体仓库进行了货位分配优化。

在MATLAB环境下通过编码、选择、交叉等设计，对货位分配优化进行了仿真实验。

最后，对堆垛机的存取路径进行了优化。

通过对堆垛机的运行过程分析，得到减小堆垛机空载时的运行时间是提高堆垛机效率的关键。

建立堆垛机运行的数学模型，转化为用遗传算法解决TSP问题，最终得到堆垛机运行的最短路径。