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一种自适应蚁群优化算法,用于最小化人工仓库中拾取器的移动距离。 (英语) Zbl 1403.90101号

摘要:本文提出了一种新的元启发式路由算法,用于最小化人工仓库中拣选者的移动距离。该算法基于蚁群优化(ACO)元启发式算法,该算法与Floyd-Warshall(FW)算法相结合,因此被称为FW-ACO。为了评估FW-ACO算法的性能,进行了两组分析。首先,作为主要ACO参数设置的函数,分析了算法为拣选问题提供有效解决方案的能力。其次,将FW-ACO算法的性能与通常用于优化拣选机行程的六种算法的性能进行了比较,包括求解旅行商问题的精确算法(如果可用)、两种启发式路由策略(即S形和最大间隙)和两种元启发式算法(即MIN-MAX蚂蚁系统和Combined+)。考虑到不同的仓库布局和问题复杂性,进行了比较。所得结果表明,FW-ACO是一种很有前途的算法,通常能够提供比启发式和元启发式算法更好的结果,并且通常能够找到精确的解。FW-ACO算法还显示出非常有效的计算时间,这使得它适合实时定义选择器的路径。FW-ACO算法最终在一个实际案例研究中实现,在该案例研究中,项目的拣选顺序存在约束,以显示其实用性并量化由此产生的节省。

MSC公司:

90B06型 运输、物流和供应链管理
90 C59 数学规划中的逼近方法和启发式方法

软件:

蟒蛇;算法97
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全文: 内政部

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