運用基因演算法達到最佳化自動倉儲系統

Optimization of Automated Storage and Retrieval System Based on Genetic Algorithm

10.29770/JTCMT.200809.0016

鍾玉科(Yu-Ko Chung)

自動倉儲系統 ； 基因演算法 ； 堆高機 ； AGV ； 最佳化 ； Automated storage and retrieval system ； Genetic algorithm ； Stacker ； AGV ； optimization

台北海洋技術學院學報

1卷2期（2008 / 09 / 01）

197 - 211

繁體中文

自動倉儲系統(Automated Storage and Retrieval System; AS/RS)係現代物流系統中一個重要組成部分，本研究將基因演算法應用於AS/RS中，分別對自動導向車和堆高機進行最佳化。自動導向車(Automated Guided Vehicle; AGV)的最佳化調度屬於典型的NP 問題，在初始群體的產生中，採用聚加過程，提出基於連續插入啟發式的交叉運算元，採用推－銜接－排除方法來使任務的滿意度達到最佳。針對堆高機的運作過程，建立數學模型，並依據其運作特點，把堆高機的最佳化分為兩部分。一為針對庫位號的最佳化，另一則把堆高機的運作線路簡化為旅行商問題。

Automated Storage and Retrieval System (AS/RS) is an important part of modern material flow system. This article applied genetic algorithm in AS/RS, and researched suitable genetic operator, and did analysis about optimization of AGV (Automated Guided Vehicle) and stacker. AGV optimization is a typical NP problem, in the course of initial group generation, this article achieve the optimal result by applying accumulator process, crossover operator based continuous insertion heuristic mode, and push-connect-exclude method. According to stacker running process and characteristics, stacker optimization was devided into two parts, the first one was shelves number optimization, the second one was travel scheduling problem.

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