典型文献
基于混合蚁群遗传算法的多AGV任务分配
文献摘要：
针对"货架到人"订单拣选过程中多AGV货架任务分配问题,在考虑订单分批的前提下,构建以最小化所有AGV总行驶距离为目标,以任务执行顺序为决策变量的数学模型.针对蚁群算法易陷入局部最优的问题,通过带惩罚机制的动态信息素更新策略进行改进并将蚁群算法的最优解作为遗传算法的初始种群,有效改进了遗传算法的局部搜索能力,具有更高的搜索效率和求解精度.针对小批量和不同AGV数量下的大批量货架搬运任务进行仿真实验,实例表明,文中所提的混合蚁群遗传算法能够提高遗传算法全局寻优的能力,提高拣选系统的整体运行效率.
文献关键词：
货架到人;任务分配;AGV;遗传算法;蚁群算法
中图分类号：
作者姓名：
梅前;董宝力
作者机构：
浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江 杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]梅前;董宝力-.基于混合蚁群遗传算法的多AGV任务分配)[J].物流工程与管理,2022(08):1-5,9
A类：
货架到人
B类：
混合蚁群,AGV,任务分配,订单拣选,选过,分配问题,订单分批,总行,决策变量,蚁群算法,局部最优,惩罚机制,动态信息,信息素更新策略,最优解,解作,初始种群,局部搜索,搜索能力,搜索效率,小批量,大批量,搬运,全局寻优,选系
AB值：
0.368947
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