《附表4 MPSO优化后货位分配方案》

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《基于AGA与MPSO的非传统布局仓储货位分配优化》

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本文以实际问题为背景，分析了非传统布局仓储及货位分配优化问题的特征，构建了以货物出入库效率最高和货架稳定性最优为目标的多目标货位分配优化模型。然后，针对优化模型分别设计了适用于解决此类问题的自适应遗传算法（AGA）和改进的粒子群优化算法（MPSO），并采用Mtalab实现了问题的仿真以及算法求解。结果表明，本文提出的2种方法均能更有效地提高货物出入库的效率，降低货物存放重心，提高货架的稳定性。此外，4种算法性能对比的结果则说明本文设计的改进算法相比基本算法对于优化货位分配效果更加明显，同时也表明AGA整体优化性能比MP-SO更优，鲁棒性更强。但如何提高算法求解大规模以及超大规模问题的求解速度与优化精度仍然有待进一步研究。