基于蚁群-改进遗传算法的双工位堆垛机存取路径优化研究

王长辉

（江苏大学汽车与交通工程学院，江苏 镇江 212000）

自动化立体仓库主要由计算机控制系统、堆垛机、货架、出入库站台组成，由计算机控制系统发出指令控制堆垛机在巷道内来回运动，进行出入库作业[1]。传统的堆垛机主要是单工位的，一次入库或出库作业只能承载一个货物单元，作业效率不高；而双工位堆垛机一次入库作业或出库作业可以承载两个货物单元，提高仓库周转率[2]。如何提高货物的出入库作业效率是很多学者研究的重要内容，堆垛机的作业路径是否合理对出入库的效率有很大的影响。文献[3]采用优化算法对建立的堆垛机进行出入库作业的数学模型求解，得到了最短路；文献[4]利用启发式算法对货物出入库作业时间模型进行求解；文献[5-9]采用遗传算法对货物出入库路径优化进行研究，但是考虑的因素单一，模型相对简单；文献[10]通过分析立体仓库中堆垛机的工作特点与运行情况，提出了基于混合蚁群粒子群算法的路径优化方法；文献[11]建立了堆垛机在单周期和双周期下作业时最短行程时间数学模型，利用遗传蚁群算法对堆垛机的数学作业模型进行了分析和求解；文献[12]采用了改进的遗传算法求解堆垛机作业路径优化问题；文献[13-15]对堆垛机作业的路径选择和存储策略分析，提出优化路径的搜索方法。综上所述，针对堆垛机作业路径优化的问题，目前研究重点集中在两个方面：路径优化数学模型和求解方法。……