1、“.....常用的编码方式有进制编码浮点数编码以及格雷码编码等本文中将货物存储信息作为决策变量，为了适应所研究的问题，采用十进制整数编码，个染色体个体的编码代表种可行的货位分配方案货架上的货位由行数列数和层数这个维度确定，每条染色体的基因个数为个代表存货货位的个数控制参数控制参数包含种群规模遗传代数终止条件交量综上所述，货位优化问题的多目标数学模型为算法原理遗传算法，是种基于生物进化机制的随机搜索算法，能够有效地进行概率意义下的全局搜索，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向......”。

2、“.....当叉车存取托盘及运输速度不变的情况下，货物移动的距离将成为影响货物出入库时间的关键因素本文研究货位优化问题的目标之就是调整货物存放位置，实现货位的自动分配，从而尽可能缩短货物出入库的距离，提升出入库效率具体模型见式式中表示当前仓库已存放货物的货位数表示第个已存放货物的货位坐标分类存放合理性如果货物不按照分类随意摆放，会大大增加库存管理和取货的难度，降低工作效责任公司的实际需求，提出种改进的遗传算法，通过增加次优化环节，提高算法的收敛速度，同时综合考虑仓库出入库效率货物分类摆放合理性货架稳定性方面需求，通过构建多目标优化模型改进算法仿真验证，获得了个综合可行的货位优化解决方案，从而实现了随机库存的在线动态货位分配模型构建模型假设货位位置采用维坐标表示......”。

3、“.....在构建模型之前，本文提出如下假设货物出入库方式为位管理的核心问题之提出使用遗传算法控制集中分配网络中的库存，并以土耳其汽车制造商作为案例研究等研究仓库中挑拣操作和适当存储策略，并采用遗传算法解决能耗问题等依据安全距离规则，建立仓库安全布局的数学模型，通过遗传算法优化存储布局但上述研究中运用传统遗传算法仍存在定不足，如收敛速度不够快易陷入局部最优出现未成熟收敛等为了获得更佳的优化结果，提升算法性能，等提出种改进的交摘要为了解决自动化立体仓库的随机库存在线动态货位分配问题，针对仓库货物出入库效率货物分类存储的合理性和货架整体稳定性方面的需求，基于加权归化处理多目标决策构建了货位分配优化数学模型提出种改进的次优化遗传算法并利用软件进行仿真实现仿真结果表明，该算法收敛速度大幅提高，出入库效率货架稳定性明显提升，货物分类存储更比分析，求解结果清晰，算法收敛速度明显提升......”。

4、“.....优化后的目标函数值较优化之前有明显降低，优化效果显著结果表明，采用次优化遗传算法优化自动化立体仓库的货位问题行之有效，为自动化立体库货位分配和优化提供了个综合可行的解决方案同时经仓库实际应用也验证了本文算法具有可行性和实际应用价值本算法还具有智能推荐功能，体现在货位优化后，对新入库的货物可智能化推荐合理的存储货位，使其符合出，优化效果各异，其中货物合理分类存放方面的优化效果最好依据多目标决策分析整体优化效果时，需要将各方面的优化结果加以综合为使出入库效率分类存放合理性货架稳定性在分析整体优化效率时具有相近的影响力，令即，求得分别为依据优化结果，照顾优化效果较差的出入库效率，调整权重，得到最终结果表优化前后目标函数值对比由表可知依据多目标决策综合分析，总的目标函数下降了......”。

5、“.....可能产生过早收敛的情况经多次测试，改进次优化遗传算法并未出现明显的过早收敛现象仿真与应用首先，构建个仿真的自动化立体仓库，有个随机存储的货位，其初始坐标见表，该仓库中货架共有排列层，各类型货物的中心货位坐标分别设定为，通过软件求解，分别得到改进次优化遗传算法和传统遗传算法求解过程中的最优适应度函数值随种群迭代的变化曲线，如图所示由图可知改进次优化遗传算更新，保证为整个迭代过程中的最优个体然后依据个体适应度确定当前种群中的最差个体，用最优个体替代当前种群最差个体通过否定掉当前最不适应环境的个体，并将其替换为当前最适应环境的个体，尽可能的让更适应环境的个体去生存繁衍，保证优秀父代的规模与质量......”。

6、“.....刘少轩随机存储机制下基于引力模型的订单波次划分方法的研究管理现代化，李敬波，张薇薇基于遗传算法的自动化立体仓库货位优化模型研究管理现代化，陈晓艳，张东洋，苏学斌，代钰贺，赵春东基于改进遗传算法和多目标决策的货位优化策略天津科技大学学报，基金青海省科技厅重点研发与转化计划资助项目改进遗传算法和多目标决策基础上货位优化策略研究自动化论文香级菜籽油互助通达纯香菜籽油采用算法为仓库中类共件商品进行存储货位优化，初始时刻所有商品随机存放，经算法次迭代优化，评价函数指标由降低至，下降约，优化效果比较明显结语本文对仓库的出入库效率货架的稳定性和货品的分类摆放方面构建目标函数优化数学模型，采用定量分析方式，实现仓库货物的动态货位分配同时在传统遗传算法基础之上，提出了种改进的次优化遗传算法，利用软件求解......”。

7、“.....是为了保证种群的多样性，避免交叉可能产生的局部收敛本文选用均匀变异算子进行单点变异图，规则为用符合约束条件的随机数根据变异概率代替染色体上的原有基因，然后在，上生成随机数，若随机数小于变异概率则进行变异运算，否则不进行变异运算图变异操作示意图次优化环节为了适应研究的问题，加快算法求解速度，本文在传统遗传算法的基础之上进行了改进在种群的每次迭代中增加了次优化环节，实时追踪全局最优个体，同时将每以发现优化前货位分布杂乱无章，布局混乱优化后的货位大多集中在出口位置附近，且多数货物位于底层，整体布局合理有序综合分析仓库的出入库效率货物分类存放合理性和货架的整体稳定性，较优化之前有了明显的改善图货位优化前后分布状态本算法实地应用于青海省通达油脂加工有限责任公司该公司的粮油仓库占地面积约......”。

8、“.....结果趋于稳定，且计算时间与误差均在可接受范围之内，但传统遗传算法大约需要次迭代才能获得相同结果改进次优化遗传算法的收敛速度较传统算法提升了约倍按货物编号顺序，优化后的货位坐标依次为，表货位优化结果图最优适应度函数值变化曲线为了衡量优化效果，分别求解个目标函数优化前后的函数值，结果见表由表可以看出个目标函数值较优化前分别降低优化环节操作流程次优化环节有较大概率能够对算法迭代前期的收敛起到加速作用分析算法原理后发现，在每次迭代之后用全局最优个体代替当前种群的最差个体就会降低当前种群的多样性，依据玛格列夫物种多样性指数可知，每次当前种群最差个体被替代后，总物种数量会减少，总个体数量不变，故玛格列夫指数减小......”。

9、“.....种群物种多种群中的最差个体用全局最优个体代替，保证每代种群中的优势个体数量，减少劣势个体数量用优势个体去进行交叉变异等进步的寻优，有更大的概率找寻到更优个体，提升算法求解效率在次优化环节中，首先引入变量追踪全局最优个体及其适应度值，在每次迭代过程中，比较与当前种群最优个体的适应度值，若优于当前种群最优个体，保持不变，更新当前种群最优个体，用代替若劣于当前种群最优个体，改进遗传算法和多目标决策基础上货位优化策略研究自动化论文保留到下代，并淘汰适应度低的个体，循环直至个体数达到原种群规模交叉操作交叉操作是对任意两个个体进行的，是遗传算法中个体染色体进行交配的运算规则，目的是保证种群的稳定性，朝着最优解的方向进化本文采用单点交叉，随机选择两个个体，同时生成个，上的随机数，若生成的实数小于预设的交叉概率，则对这两个个体进行交叉，再随机选择交叉位置......”。