自适应双边界约束遗传算法的储位分配研究  

Research on storage distribution based on adaptive dual-boundary constraints improving genetic algorithm

作　　者：钱同惠[1] 赖重远[1] 张仕臻[1] 王波[1] QIAN Tonghui;LAI Zhongyuan;ZHANG Shizhen;WANG Bo(Institute for Interdisciplinary Research,Jianghan University,Wuhan 430056,China)

机构地区：[1]江汉大学交叉学科研究院,湖北武汉430056

出　　处：《现代电子技术》2017年第17期127-130,共4页Modern Electronics Technique

基　　金：国家青年科学基金项目(61501208);武汉市创新人才开发资金资助项目;武汉市科技局课题(2013011001010463;2013011001010484);武汉市科学创新平台建设计划项目(2014012905011277);武汉研究院开放课题(jhunwyy2015353);武汉市政府博士资助人才工程项目;湖北省重点学科(管理科学与工程)科研计划项目

摘　　要：在采用精英保留策略改进遗传算法的基础上,创新性地提出一种自适应双边界约束策略来改进遗传算法,使改进后的算法在提升搜索效率上效果显著,收敛性增强。实验数据表明,自适应双边界约束遗传算法应用于仓储管理的储位分配算法的寻优平均效率提升77.8%,寻优平均速度提升62.5%。On the basis of genetic algorithm improved with elitism-reserved strategy,an adaptive dual-boundary constraintstrategy to improve genetic algorithm is put forward innovatively,which can improve search efficiency,and enhance its convergence.Experimental data shows that the adaptive dual-boundary constraint improving genetic algorithm is applied to storage distribution of warehouse management,whose average optimization efficiency is increased by77.8%,and average optimizationspeed is increased by62.5%.

关 键 词：自适应 双边界约束 遗传算法 储位分配 

分 类 号：TN911.1-34[电子电信—通信与信息系统] F251[电子电信—信息与通信工程]