CN119494612A 基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货位分配优化方法 （西北机电工程研究所）

基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货本发明属于公开了一种基于自适应遗传算对仓库及其中的货架进行三维数字化建模；然而极大提升自动化立体仓库的存储效率和运行2对仓库及其中的货架进行三维数字化建模；以托盘出库口为三维坐标系原点，基于所述货架局部稳定性指标、物资最快出库指标、物资聚合性指2.根据权利要求1所述的基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货位分配优化方法，出库口所在位置；第i个物资托盘的中心在仓库的货位的三维坐标为(xi,yi,zi)，xi＝1,3.根据权利要求1所述的基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货位分配优化方法，34.根据权利要求1所述的基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货位分配优化方法，设货架离仓库出入库台最近的排记为第1排、离仓库出入库台最近的列x和Ly分别表示货架单元格在排和列方向上的长度；L0为两排相邻货架之间的间z分别表示托盘运输装置运输物资托盘时，在货架5.根据权利要求1所述的基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货位分配优化方法，46.根据权利要求1所述的基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货位分配优化方法，kl表示第k类物资和第l类物资的物资相关度，ck为第kl表示第k类物资和第l类物资的物资托盘之间的距离，dk为第7.根据权利要求1所述的基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货位分配优化方法，5和w4表示多目标优化权重参数。8.根据权利要求1所述的基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货位分配优化方法，poppop间Ntray个编码位表示所有入库托盘的y轴坐标，最后Ntray个编码位表示所有入库托盘的z轴9.根据权利要求8所述的基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货位分配优化方法，610.根据权利要求8所述的基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货位分配优化方法，m表示变异操作所产新个体的适应度。7[0005]本发明的目的是提出一种基于自适应遗传算法的多目标立体仓库货位分配优化8[0029]设货架离仓库出入库台最近的排记为第1排、离仓库出入库台最近的列记为第19ohCkl和Dkl分别表示物资相关度+w22+w33+w44poppoptray个编码位表示所有入库托盘的y轴坐标，最后Ntray个编码位表示所有入库托盘[0078]本发明方法在立体货架三维数字化建模的基础上，综合考虑物资重心稳定性原并借助自适应遗传算法对建立的数学模型进行求解，以得到当前物资的最优货位配置方表示托盘出库口所在位置；第i个物资托盘的中心在仓库的货位的三维坐标为(xi,yi,zi)[0100]设货架离仓库出入库台最近的排记为第1排、离仓库出入库台最近的列记为第1Ckl和Dkl分别表示物资相关度矩[0126]任意两类物资(假设是第k类物资和第l类物资)中心坐标之间的距离计算方式如+w22+w33+w44和w4表示多目标优化权重参数。[0137]步骤7，利用自适应遗传算法求解所述单目标优化问题，得到最优的货位分配方zxyz)，物资属性参数最小变异概率算法最大迭代次数Niter)[0163]下面结合具体的实例对本发明提供的基于自适应遗传算法的自动化立体仓库货Npop＝1000、ri