基于改进自适应遗传算法求解机床制造企业立体仓库堆垛机路径优化问题.pdf

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1、基于改进自适应遗传算法求解机床制造企业立体仓库堆垛机路径优化问题周耿烈①冯无恙①胡赤兵①②(①兰州理工大学机电工程学院，甘肃兰州730050；②兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室，甘肃兰州730050)摘要：以机床制造业为背景，以存放机床零部件的自动化立体仓库为基础，重点分析自动化立体仓库堆垛机的路径分析。通过对遗传算法进行自适应改进，算出能够随时适应的遗传算子，克服了传统遗传算法的早熟收敛问题。通过运用序号法设定各货位在立体仓库中的位置，建立堆垛机拣选作业的数学模型，运用改进自适应遗传算法对初始路径进行改进，得出最优解，并运用Matlab遗传算法工具箱对此进行仿

2、真，实验结果表明，此方法收敛速度快，可以获得全局最优解，其堆垛机路径规划更加快速和有效。关键词：机床堆垛机遗传算法路径优化中图分类号：TP13文献标识码：BSolvingthewarehousestackerroutingproblemofmachinetoolmanufaCturersbasedonadaptivegeneticalgorithmZHOUGenglie①FENGWuyang①HUChibing①②，，(①InstituteofElectricalandMechanicalEngineering，LanzhouUniversityofTechnology，Lanzho

3、u730050，CHN；②DigitalManufacturingTechnologyandApplicationProvinceKeyLaboratoryofMinistryofEducation，LanzhouUniversityofTechnology，Lanzhou730050，CHN)Abstract：Usingmachinetoolmanufacturingindustryasthebackground，basedonautomatedwarehousestoringmachineparts，theautomatedwarehousestackerpathisanalyz

4、edemphatically．Throughtheimproveda-daptivegeneticalgorithm，geneticoperatorscanbecalculatedatanytimetoadapt，overcomeprematureconvergenceoftraditionalgeneticalgorithms．Methodtosettheserialnumberthroughtheuseofcargospaceinthelocationinthewarehouse，pickingstackerestablishedmathematicalmodel，usingth

5、eim-provedgeneticalgorithmtoimprovetheinitialpath，theoptimalsolution，andusingMatlabGeneticA1-gorithmsBoxtosimulate，experimentresultsshowthatthismethodconvergesfasterandcangetglobaloptimalsolution，thestackingmachinepathplanningismorequickandeficient．Keywords：MachineTool；Stacker；GeneticAlgorithm；

6、PathOptimization成本、质量、生产率和产量、交货期是衡量机床制依据客户要求按时交货是机床制造企业关注的重点。造企业生产能力和市场竞争能力的4个要素⋯。机床立体仓库是现代物流系统中迅速发展的一个重要零部件加工后要经过严格的检验进入全自动化立体仓组成部分，在制造自动化中也占有非常重要的地位。库存放，再由立体仓库送至装配作业线进行部件装配，在机床制造企业建立立体仓库及其信息管理系统其目装配完成的部件经过严格的部装检验后进入立体仓的不仅是为了进行毛坯、半成品、成品、工装夹具等的库。立体仓库根据生产需要将零部件送到装配作业线自动存储和自动检索，更是密切配合企业的产销计划进行总装。

7、如何在保证机床质量的前提下降低生产成与物料需求计划。由于机床不同零部件的制造周期不本包括物流成本，同时提高机床的生产率和产量，并一样，为保证产品成套既要按期交货，又要尽可能减少uf等牛弟4朋DeSignandarch设计与研究由于产品积压所导致的生产管理混乱现象，立体仓库等。本文采用改进的自适应遗传算法对堆垛机的工作管理系统是现代化立体仓库不可或缺的一部分。环境进行建模，找到堆垛机路径优化的最佳路径。随着自动化立体仓库在生产线当中的应用，形成当今改进遗传算