基于灰狼算法的自动化立体仓库货位分配优化方法

摘要

针对自动化立体仓库货位分配优化问题，首先构建了一个包含入库效率、货架稳定性和货物相关性3个维度的多目标优化数学模型。该模型通过权重系数法将多目标转化为单目标函数，并采用德尔菲法确定了各目标权重。在求解方法上，提出了一种灰狼优化算法，该算法模拟灰狼群体的社会行为和狩猎策略，通过整数编码方式将货位坐标映射为个体位置，以目标函数值作为适应度评价标准，通过迭代更新机制搜索最优解。为验证方法的有效性，研究基于MATLAB平台进行了仿真实验，3个子目标函数值分别降低了49.72%、53.89%和67.37%,加权总目标函数值降低率达52.35%。通过三维可视化仿真图可以直观观察到，优化后高周转率货物更靠近出入口，重货下沉、轻货上架，同类货物聚集存储。所提出的算法能够有效解决多目标货位优化问题，在提升出入库效率、增强货架稳定性和优化货物分类存储方面具有显著效果，为自动化立体仓库的智能管理提供了可行的解决方案。

关键词

仓储管理 / 自动化立体仓库 / 货位分配优化 / 多目标优化 / 灰狼算法 / 三维仿真

基金资助

中央高校基本科研业务费专项(2572018BG02)