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多深度四向穿梭车仓储系统调度优化
文献摘要：
目前,多深度四向穿梭车仓储系统存在多台穿梭车同时作业易造成冲突死锁问题,导致出入库任务阻塞,进而影响系统的作业效率.针对该问题,采用Hopcroft-Tarjan算法对多深度储货区制定路径定向策略,以最小作业时间为目标构建出入库作业调度模型,并设计混合遗传算法对该模型进行求解.为避免迭代过程中易出现非法解的问题,对编码和变异修复机制进行了改进;提出一种基于任务排序的多位置邻域交换法,从而有效增加解空间的多样性.实例研究表明,路径定向策略可以有效避免冲突死锁问题,提升系统作业效率;同时,改进混合遗传算法的收敛速度更快、优化效率更高,能够有效地缩短出入库作业时间,提高出入库调度效率.
文献关键词：
多深度四向穿梭车仓储系统;路径定向;调度优化;改进混合遗传算法;作业效率
中图分类号：
作者姓名：
占翔南;徐立云;凌旭峰;陈晨
作者机构：
同济大学机械与能源工程学院,上海 201804;上海师范大学天华学院人工智能学院,上海 201815
文献出处：
引用格式：
[1]占翔南;徐立云;凌旭峰;陈晨-.多深度四向穿梭车仓储系统调度优化)[J].计算机集成制造系统,2022(08):2496-2507
A类：
多深度四向穿梭车仓储系统,Hopcroft,Tarjan,路径定向
B类：
系统调度,调度优化,多台,同时作业,死锁,出入库,影响系统,作业效率,区制,制定路径,作业时间,作业调度,调度模型,中易,修复机制,基于任务,任务排序,邻域,交换法,解空间,实例研究,提升系统,系统作业,改进混合遗传算法,收敛速度,优化效率
AB值：
0.248886
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