[發明專利]一種智能立體倉庫貨位分配優化方法

有效

• 申請號: 201611026561.4
• 申請日: 2016-11-15
• 公開（公告）號: CN106779153B
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 張貴軍;周曉根;姚俊;陳凱;郝小虎;王柳靜
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/08;G06Q50/28
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

1.一種智能立體倉庫貨位分配優化方法，其特征在于：所述貨位分配優化方法包括以下步驟：

1)考慮貨物重量、出入庫頻率和出入庫時間因素，以貨架重心最低、出入庫頻率高的貨物離出入庫口近的原則，建立如下目標函數；

其中，i表示貨架的層，j表示貨架的列，M和N分別表示貨架的總層數和總列數，H表示貨位的高度，L表示貨位的長度，P_ij表示第i層第j列貨位的貨物出入庫頻率，G_ij表示第i層第j列貨位的貨物的重量，且每個貨位的最大承重為G_max，ω₁和ω₂為兩個權重值；

2)根據貨物相關性原則、就近原則、穩定性原則和彈性原則確定目標函數的權重值ω₁和ω₂；

3)參數初始化：設置步長因子F，交叉概率CR，種群規模NP，并初始化當前迭代代數g＝0；

4)根據位置信息從第一層的第一個貨位開始依次進行編碼，即第i層第j列貨位通過數字((i-1)N+j)表示，且每一個貨位對應一個數字，則第一層的第一個貨位通過1表示，第M層的第N個貨位對應的數字則是((M-1)N+N)＝MN；

5)通過對1到MN之間的所有整數進行NP次隨機排列生成初始種群，每一次排列生成一個種群個體，每一個個體對應一種貨位分配方案，第m個個體表示為x_m＝(x_m,1,x_m,2,...,x_m,MN),m＝1,2,...,NP，其中NP為種群規模，x_m,n,n＝1,2,...,MN表示第m個個體的第n維，即第m種分配方案中的數字n對應的貨位，并計算每一個個體的目標函數值；

6)根據目標函數值對種群中的每一個個體進行降序排列，并選出前S個個體，即當前最優的S種分配方案，記為

7)計算所選的S個個體之間的平均距離：

其中，d_g表示第g代種群中所選的S個個體之間的平均距離，表示第t個所選個體的第n維，如果g＝0，則最大距離d_max＝d_g；

8)將種群中的每一個個體看作目標個體，通過如下操作生成測試個體u_m：

8.1)如果g＝0，則生成變異個體其中x_m為當前的目標個體，x_a和x_b是從當前種群中隨機選擇的互不相同的，且與x_m不相同的個體，F為步長因子；

8.2)如果g0，則進行如下操作：

8.2.1)如果rand(0,1)＞d_g/d_g-1，則根據步驟8.1)的方法生成變異個體，其中d_g-1表示第g-1代種群中所個體之間的平均距離，rand(0,1)表示0和1之間的隨機小數；

8.2.2)如果rand(0,1)≤d_g/d_g-1，則生成變異個體其中x_best表示當前種群中目標函數值最小的個體；

8.3)如果變異個體的第n維v_m,n與其他某一維數相同或者超過了范圍[1,MN]，則從1到MN中隨機生成一個與當前其他維數都不同的整數替換v_m,n；

8.4)根據如下操作對測試個體和目標個體進行交叉：

8.4.1)如果rand_n小于交叉概率CR或者n＝n_rand，且v_m,n與當前測試個體u_m中的其他維數都不同，則u_m,n＝v_m,n，其中rand_n為0到1之間隨機小數，n_rand為1到MN之間的隨機整數，u_m,n表示測試個體u_m的第n維；

8.4.2)如果不滿足上述條件，且x_m的第n維x_m,n與u_m的其他維數都不相同，則u_m,n＝x_m,n，如果x_m,n與u_m的某一維數相同，則從1到MN中隨機生成一個與u_m的其他維數都不相同的整數代替u_m,n；

8.5)計算測試個體u_m的目標函數值F(u_m)，如果F(u_m)小于目標個體x_m的目標函數值F(x_m)，則u_m替換x_m；

9)判斷是否滿足終止條件，若滿足則繼續步驟(10)，否則返回步驟6)；

對當前種群中目標函數值最低的個體，即最優解進行解碼，如果最優解的第n維等于((i-1)N+j)，則表明第n個貨物應存放在第i行第j列的貨位上，以此類推，輸出所有貨物對應的貨位。