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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明涉及一种基于NSGA‑II的多目标仓库货位分配优化方法，属于智能化物流领域。该方法包括：1.根据仓储环境信息建立栅格地图；2.结合“货到人”拣选模式的特点，采用货位索引号与货品品类号组合的整数染色体编码方式；3.以出库效率、货架稳定、商品相关性、以及基于变异系数的拣货通道繁忙度为优化目标，构建多目标货位分配优化模型4.采用由进化次数决定的自适应交叉变异算子；5.针对改进后NSGA‑II的多目标仓库货位分配优化方法与NSGA‑II算法进行对比，本发明在算法运行速度，多样性指标，世代距离以及拣货通道繁忙度方面有大幅度提升。

主权项：1.一种基于NSGA-II的多目标仓库货位分配优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：建立立体仓库栅格地图，定义货架上货位索引号与仓库地图坐标的映射关系；S2：将拣货订单中货品信息与货架上货位索引号组合，设计整数染色体编码方式；所述S2具体为：设N个货品，采用随机数生成G个个体，每条染色体包含3+N*N个基因，每一条染色体对应一种货位分配方案；货位索引号与货品号相邻，货位索引号包括三个数字，依次代表货品储存货位的排数、列数和层数；S3：以出库效率、货架稳定、商品相关性和拣货通道繁忙度为优化目标，构建多目标货位分配优化模型；所述S3中，以出库效率、货架稳定、商品相关性和拣货通道繁忙度为优化目标，构建的目标函数以及约束条件如下：1效率优先原则： 2货架稳定性原则 3货品相关性原则 4通道繁忙度 5约束条件 式中：货位索引号x,y,z表示位于第x排y列z层的货位；Sixyz是货品i的决策变量：货品i存放在x,y,z货位中时为1，否则为0；Pi是货品i的出入库频率，N为订单货品总数量，mi是货品i的质量，nx、ny、nz为仓库货架规模，分别表示货架总行数、总列数、总层数，L货架储物货位的长、宽、高，Sij是货品i与货品j之间的关联度；Px是第x排货架中的货品出入库频率和，是仓库内每排货架中的货品出入库频率和的均值，vRobot是移动机器人搬运速度；根据提出的四个优化目标建立多目标货位分配优化模型如下： 采用多目标优化问题的线型加权法对f1、f2进行归一化处理，将互相矛盾的四个优化目标转化为两个目标优化问题，公式中的min、max分别代表函数的最小值、最大值，γ＝0.001，ω1、ω2、ω3、ω4为权重系数；S4：为提高算法NSGA-II算法的全局搜索能力和收敛速度，改进由进化次数决定的自适应交叉变异算子；所述S4中，改进一种由进化次数决定的自适应交叉变异算子如下： 式中Pc0、Pm0分别为初始交叉概率、变异概率，Pc'与Pm'表示交叉和变异概率参数，MaxIteration是种群的最大进化次数，i为当前进化到第i代。

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百度查询： 重庆邮电大学 一种基于NSGA-II的多目标仓库货位分配优化方法