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货箱到人模式下的AMR拣选路径规划
文献摘要：
针对货箱到人拣选模式下AMR的拣选路径规划问题,构建以总作业时间最小化为目标的AMR拣选作业优化模型,并采用粒子群算法对模型进行求解.为解决标准粒子群算法存在易早熟收敛和陷入局部最优解等问题,设置二阶振荡环节和随机惯性权重,提出一种改进的粒子群算法.在实验分析中,将文章方法应用于某配送中心AMR库系统,并将改进的粒子群算法与标准粒子群算法进行比较.实例实证表明改进的粒子群算法具有更高的迭代效率和求解精度,相较于标准粒子群算法节约了15.6％的拣选时间,能有效降低货箱到人模式下AMR拣选作业耗时.
文献关键词：
货箱到人;粒子群算法;路径规划;AMR;拣选作业
中图分类号：
作者姓名：
俞明哲;董宝力;张书亭
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]俞明哲;董宝力;张书亭-.货箱到人模式下的AMR拣选路径规划)[J].物流科技,2022(13):16-22
A类：
货箱到人
B类：
AMR,路径规划,规划问题,作业时间,拣选作业,作业优化,标准粒子群算法,早熟,局部最优解,振荡环,随机惯性权重,改进的粒子群算法,配送中心
AB值：
0.167731
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