一种存储时间受限的自动化立体仓库调度多目标优化方法

摘要

本发明涉及一种存储时间受限的自动化立体仓库调度多目标优化方法。本方法考虑到工业现场的实际情况，依据要优化的目标建立了带约束条件的多目标优化模型。由于多目标之间存在一定的矛盾，本发明结合pareto思想，采用禁忌搜索算法对该模型进行求解，并针对禁忌搜索算法自身的一些不足本发明对此进行了改进：一方面为解空间构造可行的初始解，并对其邻域结构进行了改进，另一方面采用惩罚策略使其在搜索过程中能够跳出局部最优。最终求出兼顾多个目标的pareto优化解。本发明不仅改善了产品的质量，而且提高了生产效率，取得了多目标优化的良好效果，具有很高的推广价值。

主权项

1.一种存储时间受限的自动化立体仓库调度多目标优化方法，其特征在于如下具体步骤：（1）对工业现场存在的约束及要优化的目标进行分析，并抽象为数学模型；（2）令pareto解集，禁忌表；（3）构建可行的初始解，并令当前解，；（4）产生当前解的可行邻域；（5）遍历任一，如果禁忌对象，则根据pareto解的定义更新，并把加入；否则不更新；（6）如果在搜索过程中，连续10代pareto解没有得到更新，则启用惩罚策略，使搜索跳出局部最优；（7）如果搜索没有达到最大迭代次数，则从选择的pareto解集中随机选择一个解作为当前解，并返回步骤（4）；否则，停止搜索，并输出pareto解。