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申请/专利权人：四川省钢构智造有限公司;西南交通大学
摘要：本发明属于物流仓储技术领域，公开了一种基于改进遗传模拟退火算法的桥吊作业路径优化方法，首先构建钢板倒垛策略和桥吊作业路径优化模型；再基于改进遗传退火算法对桥吊作业路径优化模型进行求解，得到桥吊最优作业路径；求解过程中，通过分段式轮盘赌策略选择染色体进行交叉、变异操作生成子代种群；依据接受解概率，将子代种群中个体替代父代种群中相应个体；通过若干次迭代输出最优个体。本发明能够有效满足桥吊路径规划问题，求解出的桥吊作业路径相对更加流程、空载时间、作业效率均有较大的提升。
主权项：1.一种基于改进遗传模拟退火算法的桥吊作业路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1构建钢板倒垛策略；S2构建桥吊作业路径优化模型；将桥吊任务分为SC任务、DC任务和倒垛任务三部分，分别获取三部分的目标函数；S3基于改进遗传退火算法对桥吊作业路径优化模型进行求解，得到桥吊最优作业路径；该步骤包括以下分步骤：S31确定初始父代种群popm，以及初始父代种群popm中各个体的适应度，并按照适应度降序排列；每个个体包含桥吊作业路径及其作业时间和倒垛方案；S32通过分段式轮盘赌策略对父代种群进行选择操作，确定若干个个体作为染色体；S33依据Sigmoid函数计算交叉概率，再将选择的染色体依据交叉概率进行随机两两分组，然后对分组后的两个染色体进行交叉操作并进行修复；S34依据Sigmoid函数计算变异概率，再将交叉操作后的染色体依据变异概率随机选择染色体上的基因位置进行变异操作得到子代种群；S35计算子代种群各个体的适应度，并与父代种群相应个体适应度进行比较，依据接受解概率，将子代种群中个体替代父代种群中相应个体；S36判断是否达到最大迭代次数，若是，则输出最优个体；否则，对接受解概率进行降温处理，返回步骤S32，进行下一迭代，直至达到最大迭代次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省钢构智造有限公司 西南交通大学 基于改进遗传模拟退火算法的桥吊作业路径优化方法
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