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兰州交通大学学报  2013, Vol. 32 Issue (6): 19-23    DOI:
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基于周期性病毒遗传算法的自动化立库货位优化研究
邱建东1,蒋兆远1,汤旻安2
1.兰州交通大学机电技术研究所,甘肃兰州730070;2.兰州理工大学机电工程学院,甘肃兰州730050
 全文: PDF (759 KB)   HTML (1 KB)   输出: BibTeX | EndNote (RIS)      背景资料
摘要 大型自动化立体仓库是物流重要环节,其货物存取效率至关重要,而货位优化配置是提升其效率的有效方法.比较分析了几种常见的货位优化方法后,选择周期性病毒遗传算法(CVEGA)进行优化仿真,并根据实际优化条件设计了列数优先的病毒编码规则.结果表明:和传统遗传算法相比,计算效率有了明显提升,更能满足现场实际需求.
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邱建东
蒋兆远
汤旻安
关键词自动化立库   货位优化   周期性病毒遗传算法     
Abstract
Key words:   
引用本文:   
邱建东,蒋兆远,汤旻安. 基于周期性病毒遗传算法的自动化立库货位优化研究[J]. 兰州交通大学学报, 2013, 32(6): 19-23.
QIU Jian-Dong,JIANG Zhao-Yuan,TANG Min-An. [J]. JOURNAL OF LANZHOU JIAOTONG UNIVERSITY, 2013, 32(6): 19-23.
 
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