基于变邻域NSGA-Ⅱ算法的多目标货位优化研究*

罗 焕，闫富乾，宋小欣，张 剑

（西南交通大学 先进设计与制造技术研究所，成都 610000）

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随着经济环境和相关政策的影响，全球仓储业的效率和管理水平得到迅速提高并稳步发展。各仓储企业不断追求仓储的自动化与无人化，以释放劳动力、提高仓储作业运转效率等，促使自动化立体仓库的货位优化成为研究热点[1]。

焦玉玲等[2]针对自动化立体仓库的工作效率和安全性要求，以出入库作业时间、整体货架的等效重心和相关产品的相对积累程度为多目标函数，建立了多目标货位分配优化的数学模型，提出了多种群遗传算法进行求解；唐文献等[3]提出自动化立体仓库分区存放策略，以多巷道货架为对象，开展货位优化研究。蔡锦文等[4]在传统的以存储频率为中心的存储分配策略的基础上，考虑了工作负载平衡问题，提出了两种新的自动化仓库存储分配策略；杨玮等[5]以出库效率和货物重量为目标将仓库进行分区，然后对比HPSO、GA、PSO三种算法的求解效果；宋贺腾等[6]以堆垛机的立体仓库货架重心最低和总取货时间最短为目标，同时保证调整时间最短，采用改进自适应遗传算法进行求解。

综上所述，目前国内外学者在构建货位优化模型时，多以出入库效率为首选目标，再进行目标和约束扩展，而现有文献往往忽略了同类货物在仓库中的分布情况以及各条巷道堆垛机工作量均衡问题，导致仓库作业过于集中和不平衡，容易造成通道堵塞[7]。……