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摘要
针对带有完工时间约束的自动化立体仓库任务调度问题，提出一种货位再分配策略对货物进行合理的货位分配，并产生任务先后约束，建立以堆垛机总能耗最低为优化目标的数学调度模型，并引入相应的惩罚函数，采用一种改进的海马优化算法（Improved Sea-horse Optimizer ，I-SHO）作为全局优化算法并求解。在原始海马优化算法（Sea-horse Optimizer ，SHO）的基础上，融合混沌映射与对立学习策略，提高了初始解的质量。引入自适应t分布变异策略，避免陷入局部最优，并且设置修正机制，使解满足任务先后约束。引入混合种群寻优策略，进一步优化算法的搜索能力。最后通过实验验证，将SHO、遗传算法（Genetic Algorithm ，GA）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization ，PSO）作为对比算法，验证了I-SHO在求解自动化立体仓库能耗优化调度问题上的有效性。
- 出版日期2023
- 单位江南大学
