基于贪心遗传混合算法的仓库货物集成分配研究

针对运输车辆和仓库装卸吊车作业的合理分派与调度问题,考虑抵达仓库的运输车辆的停靠总时间和平均装卸吊车迁移次数为目标,在偏好车位的约束条件下,建立连续车位和装卸吊车分配的规划模型。利用贪心算法和遗传算法相结合的方式,设计了一种混合进化算法提高仓库货物平台的作业效率。最后的仿真求解结果表明:相对于贪心算法,平均收敛代数优化率达到86.7%;相对于遗传算法,平均收敛时间优化率达到17.9%;该算法能够在可接受的计算时间内获得稳定的满意解,新的车位和装卸吊车分配策略较好的解决了偏好车位约束条件下的货物集成分配问题。