基于混合遗传算法的固定货架拣选优化问题研究

摘要/Abstract

摘要： 采用一种结合Hopfield网络模型的遗传算法，解决了自动化立体仓库中固定货架拣选作业路径优化问题。在利用Hopfield/Tank神经网络的快速局部搜索能力的同时，又利用了遗传算法的全局寻优特性，有效地获得全局优化的拣选路径。仿真结果表明，算法能够满足待拣选货位点数目在较大范围内变动的要求。

关键词: Hopfield神经网络, 遗传算法, 自动化立体仓库, 组合优化

Abstract: An approach of a genetic algorithm combined with Hopfield neural networks(HP NNs) is adopted to resolve the order-picking optimization problem in the automated warehouse. While HP NNs model is utilized with the property of high speed of local search, the global solution can also be well achieved. Experimental results verify that the requirement of wide range of the picking materials number can be satisfied.

Key words: Automated warehouse, Combinatorial optimization, Genetic algorithm, Hopfield neural networks

中图分类号:

TP18

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Tian Guohui;Zhang Pan;Yin Jianqin;Lu Fei;Song Kongjie. RESEARCH ON THE FIXED SHELF ORDER-PICKING OPTIMIZATION PROBLEM USING A KIND OF HYBRID GENETIC ALGORITHM[J]. , 2004, 40(2): 141-144.

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基于混合遗传算法的固定货架拣选优化问题研究

RESEARCH ON THE FIXED SHELF ORDER-PICKING OPTIMIZATION PROBLEM USING A KIND OF HYBRID GENETIC ALGORITHM

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