一种基于蚁群算法和遗传算法融合的配送中心拣货路径规划方法

一种基于蚁群算法和遗传算法融合的配送中心拣货路径规划方法

技术类型 : 专利

专利所属地 :中国

公开号 :CN202010672026.6

技术成熟度 :正在研发

转让方式 :技术转让

交易价格:面议

应用领域 : 研究和试验发展

技术领域 :系统仿真与自动化技术

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成果概况
简介
本发明提供一种基于蚁群算法和遗传算法融合的配送中心拣货路径规划方法。拣货路径规划方法包括:根据每一次订单拣选,得到待拣选货物的坐标。拣货车以出货台为起始点,依次经过每一个需要停留的货架拣选货物,至出货台起始位置为终点,规划出一条无碰撞、安全到达货品的、便捷的最短路径。从而有效的提高货物拣选的效率。提供一种基于遗传算法和蚁群算法融合的优化算法,先充分利用遗传算法的并行性、高效性、全局搜索性等优越性能作为蚁群算法求解组合优化问题的先验信息,生成信息素分布,然后充分利用蚁群算法的鲁棒性、正反馈性,提高配送中心货物的拣选效率。
专利基本信息
专利名称 一种基于蚁群算法和遗传算法融合的配送中心拣货路径规划方法
专利状态 实审 公开号 CN202010672026.6
申请号 CN113935452A 专利申请日期 2020-07-14
专利授权日期 0001-01-01 专利权届满日 -
专利所属地 中国 专利类型 发明
发明人 天津科技大学;
权利人 陈晓艳,代钰贺
专利摘要 本发明提供一种基于蚁群算法和遗传算法融合的配送中心拣货路径规划方法。拣货路径规划方法包括:根据每一次订单拣选,得到待拣选货物的坐标。拣货车以出货台为起始点,依次经过每一个需要停留的货架拣选货物,至出货台起始位置为终点,规划出一条无碰撞、安全到达货品的、便捷的最短路径。从而有效的提高货物拣选的效率。提供一种基于遗传算法和蚁群算法融合的优化算法,先充分利用遗传算法的并行性、高效性、全局搜索性等优越性能作为蚁群算法求解组合优化问题的先验信息,生成信息素分布,然后充分利用蚁群算法的鲁棒性、正反馈性,提高配送中心货物的拣选效率。