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基于遗传算法的自动化立体仓库的货位优化分配
物流科技２００８年第１期ＬｏｇｉｓｔｉｃｓＳｃｉ－ＴｅｃｈＮｏ．１，２００８
基于遗传算法的自动化立体仓库的货位优化分配
ＬｏｃａｔｉｏｎＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＡＳ／ＲＳＢａｓｅｄｏｎＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
陈月婷，何
ＣＨＥＮＹｕｅ－ｔｉｎｇ，ＨＥＦａｎｇ
（济南大学，山东济南２５００２２）
（ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＪｉｎａｎ，Ｊｉｎａｎ２５００２２，Ｃｈｉｎａ）
摘要：文章针对自动化立体仓库的库区和货位的分配ｍｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｓｂｕｉｌｔ．Ｂａｓｅｄｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｅｃｔｉｏｎａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ，ｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｓｂｕｉｌｔｆｕｒｔｈｅｒ．ＣｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆＰａｒｅｔｏｏｐｔｉｍａｌｓｅｔｓｗｉｔｈｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＰａｒｅｔｏｇｅ－ｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｒｅｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｌｏｃａ－ｔｉｏｎａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｉｓｇｉｖｅｎ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｉｓａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｌｏｃａｔｉｏｎａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｏｐｔｉ－ｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｕｌｄｂｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｓｏｌｖｅｄｖｉａｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｖａｌｕａｂｌｅｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｏｎｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｗａｒｅｈｏｕｓｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗａｒｅｈｏｕｓｅ；ｌｏｃａｔｉｏｎａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ；ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｐａｒｅｔｏ
策略问题进行了讨论，提出立体仓库的库区优化数学模型；在库区优化基础上，进一步提出货位优化数学模型，将Ｐａｒｅ－
ｔｏ最优解的概念与遗传算法相结合，提出了一种改进的解决
多目标优化问题的Ｐａｒｅｔｏ遗传算法解决货位优化问题，给出了仿真实验及分析，结果表明采用改进遗传算法优化策略可以有效地解决自动化立体仓库的货位优化分配问题。
关键词：立体仓库；货位优化；遗传算法；Ｐａｒｅｔｏ中图分类号：ＴＰ３０１．６
文献标识码：Ａ
文章编号：１００２－３１００（２００８）０１－００３８－０４
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｏｆｓｅｃｔｉｏｎａｓｓｉｇｎｍｅｎｔａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｏｆａｎａｕｔｏｍａｔｅｄｗａｒｅｈｏｕｓｅａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｓｅｃｔｉｏｎａｓｓｉｇｎ－
在物流控制系统中自动化立体仓库的出现不仅彻底改变了仓储行业劳动密集、效率低下的落后面貌，并且大大拓展了仓库功能，使之从单纯的保管型向综合的流通型方向发展。目前随着电子数据交换技术的发展及应用，自动化立体仓库系统逐步向
３Ｉ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ，Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）仓库系统过渡。而一个自动化立体仓库效率的高低主要取决于库区和货位的分配策略，
使用好的优化策略能大大提高出入库频率、方便盘库和移库操作。对巷道两侧货架上的货物进行存取操作，一般有单元出／入库和拣选出／入库两种作业方式［１］。本文主要讨论单元出／入库作业方式的货位优化问题。
通过对立体仓库的库区和货位采用合理的分配控制策略，提高自动化立体仓库的工作效率，一直是一个热点问题，对自动化立体仓库货位分配控制策略的优化算法的研究也在不断深入。解决这类问题的优化算法包括迭代计算法、枚举法、随机算法、遗传算法等。本文提出了一种改进的解决多目标优化问题的Ｐａｒｅｔｏ遗传算法解决货位优化问题，可以有效地解决自动化立体仓库的货位优化分配问题。
１自动化立体仓库货位分配控制策略
为提高自动化立体仓库的效率和方便货位管理，自动化立体仓库货位分配控制策略常用的有如下几个：
（１）改进的先进先出。采用改进的先进先出原则，若检验合格的有效期为１２个月，那么将库存时间在１￣１２个月的货物
严格按照入库时间的先后进行出库操作，不足一个月的货物忽略先进先出原则，按照距离就近的原则进行操作，提高出库效率。
（２）上轻下重。进行入库操作时，重物应放在仓库的下部货架，轻的放在上部的货架，使货架受力稳定。（３）分巷道存放。当仓库有多个巷道时同种货物要分散存放在不同巷道。
（４）货物相关性。相关性大的货物往往同时出库，所以应该尽可能放在相邻位置。收稿日期：２００７－０７－０６
基金项目：山东省自然科学基金资助项目（Ｙ２００６Ｇ２５）
作者简介：陈月婷（１９８３－），女，山东淄博人，济南大学控制科学与工程学院硕士研究生，研究方向：物流控制技术；何控制、ＰＲＯＦＩＢＵＳ－ＤＰ现场总线网络控制。
（１９６４－），女，山东济南人，济南大学控制科学与工程学院，教授，硕士生导师，哈尔滨工业大学硕士研究生，研究方向：物流
３８ＬｏｇｉｓｔｉｃｓＳｃｉ－Ｔｅｃｈ２００８．１
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遗传算法种群初始化，如何生成不重复的随机序列
<h1 style="color:# 麦片财富积分
新手, 积分 5, 距离下一级还需 45 积分
最近在学习遗传算法，在种群初始化的时候，需要生成popsize个不重复的染色体，每个染色体是K个[1,N]上的互不相同的随机数。染色体i和染色体j如果包含K个相同的元素（顺序无影响）则视为相同染色体。很疑惑，不知道如何用Matlab实现。
for i=1:popsize
& & chrom(i,:)=randperm(N,K);
上面的程序给出的随机数序列很可能重复，比如[1 2 3&&4]和[1 3 2 4].....
请大家帮忙想想该如何避免重复，实现种群初始化，多谢了！
论坛优秀回答者
帖子最佳答案
关注者： 3204
首先你要确保N&&K，否则如果你的popsize足够大的话，肯定有重复，你可以通过排列组合得出N，K以及popsize之间的关系才能保证不重复。
把你的程序修改成：%把下面的参数换成你自己的参数
popsize=10;
N=10;
K=4;
chrom=[];
%产生不重复的数据
i=1;
while i&=popsize
& & temp1=randperm(N,K);
& & temp2=sort(temp1);
& & if ~isempty(chrom)
& && &&&temp3=sort(chrom,2);
& && &&&if ~ismember(temp2,temp3,'rows');
& && && && &chrom(i,:)=temp1;
& && && && &i=i+1;
& && &&&end
& & else
& && &&&chrom(i,:)=temp1;
& && &&&i=i+1;
& & end
& &
chrom
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math (博士、教授）Email: & &&&QQ:
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多谢math的回复，我先看看，看不明白的地方还要继续麻烦你
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我的数据训练集进行遗传算法选变量，怎么进行种群初始化？
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基于遗传算法的自动化仓库的动态货位分配
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