申请/专利权人：安徽建筑大学

申请日：2024-03-06

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117875189A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F30/13;G06N3/126

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明属于物流管理领域，具体涉及一种基于GA优化GRO的立体仓库空间布局方法。该方法先结合预设的设计要素利用SLP方法生成立体仓库的初始布局图，并建立对应的数字化模型；初始布局中包含各层的所有功能区的初始位置。然后将立体仓库的空间布局问题转化为初始布局图中各个功能单元的位置优化问题，并基于各个优化目标构建对应的单目标优化模型。最后，采用新设计的GA优化GRO的算法对单目标优化模型进行寻优；迭代过程中先采用GA算法找到各个功能单元较优位置，再通过GRO算法得到全局最优方案。本发明解决了传统的SLP方法得到的物流仓库空间布局方案无法适应企业货物类型，难以实现立体仓库设计的缺陷。

主权项：1.一种基于GA优化GRO的立体仓库空间布局方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1：将立体仓库内部的功能区划分为入库区、出库区、仓库管理办公室、材料堆放区、分拣区和货物放置区域，并通过SLP方法生成初始布局图；S2：根据初始布局图中每个基本单元的空间位置建立所述立体仓库的数学模型；S3：以最小化仓库的物流成本和物料搬运时间，以及最大化非物流关系密切度为优化目标，构建一个表征立体仓库空间布局优化问题的单目标优化模型；S4：利用GA优化GRO的算法对所述单目标优化模型进行寻优，得到全局最优的立体仓库的空间布局图；过程如下：S41：对各个功能区的位置进行编码，得到对应位置的基因编码；S42：利用GA算法对各个功能区的基因编码进行选择、交叉、变异，进而在迭代结束后得到较好的功能区位置xij以及对应的评价值Gi；S43：将功能区的位置存储在位置矩阵MGP中，并创建一个存储目标函数对当前位置的评价值的评价矩阵MF；S44：定义GRO算法中功能区位置的迁移、位置分析和区域合作搜索的策略；S45：计算目标函数的评价值在搬迁前后的变化，对功能区位置进行迭代搬迁，并更新所述位置矩阵MGP和评价矩阵MF；S46：根据迭代结束后的位置矩阵生成包含各个功能区坐标的最佳空间布局图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽建筑大学 一种基于GA优化GRO的立体仓库空间布局方法

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