首页|基于改进遗传算法的环形RGV系统调度优化

基于改进遗传算法的环形RGV系统调度优化

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
针对自动化立体仓库中环形穿梭车系统(Rail Guided Vehicle system,RGVs)调度优化问题,综合考虑RGV数量、进出货口限制、复合作业次数和堵塞次数对作业效率的影响,以最小化任务总完工时间为目标,建立了多影响因素下的RGV调度数学模型,并采用改进遗传算法对模型进行求解.首先,设计了多影响因素下的编码方式,提高算法求解实际问题的能力;然后,在遗传算法中引入模拟退火操作,提高算法的局部搜索能力,避免算法求解过程陷入局部最优;最后,设计染色体修复方法来避免非法解的出现,提高算法的收敛速度和求解稳定性.通过实例验证了模型和算法的有效性与先进性.
Scheduling Optimization of Rail Guided Vehicle System Based on Improved Genetic Algorithm

任年鲁、袁逸萍、戴毅、熊攀

展开 >

新疆大学机械工程学院,新疆 乌鲁木齐 830047

新疆生产力促进中心,新疆 乌鲁木齐 830047

环形RGV系统 多影响因素 改进遗传算法 染色体修复

自治区科技支疆项目

2019E0213

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.386(4)
  • 1
  • 5