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基于蚁群-改进遗传算法的双工位堆垛机存取路径优化研究
摘要
传统的双工位堆垛机存取路径规划方法在优化效率方面存在较大局限，本文基于蚁群算法和改进遗传算法，提出了一种新的双工位堆垛机存取路径优化算法。该算法采用蚁群算法进行路径搜索和改进遗传算法进行路径优化，并通过仿真实验得到了较好的优化结果。
关键词：双工位堆垛机，路径优化，蚁群算法，改进遗传算法，仿真实验
Abstract
Traditionaldoublestationstackeraccesspathplanningmethodshavesignificantlimitationsinoptimizingefficiency.Inthispaper,basedonantcolonyalgorithmandimprovedgeneticalgorithm,anewdoublestationstackeraccesspathoptimizationalgorithmisproposed.Thisalgorithmusesantcolonyalgorithmforpathsearchandimprovedgeneticalgorithmforpathoptimization,andobtainsgoodoptimizationresultsthroughsimulationexperiments.
Keywords:doublestationstacker,pathoptimization,antcolonyalgorithm,improvedgeneticalgorithm,simulationexperiment
1.引言
双工位堆垛机是一种智能化的立体库货物存取设备，具有存储密度高、空间利用率高、自动化程度高等优点，越来越受到企业的重视和应用。在双工位堆垛机的运作过程中，存取路径规划是关键环节之一，对于提高设备的存取效率和降低操作成本具有十分重要的意义。
传统的存取路径规划方法主要包括A*算法、Dijkstra算法、最小二分图匹配算法等，但是这些算法在处理大规模图形时效率较低。因此，如何提高双工位堆垛机存取路径规划的效率和准确率成为了研究的重点。
近年来，蚁群算法和遗传算法在路径规划问题中得到了广泛的应用，其中，蚁群算法以其简单、易于实现、适用范围广等优点，成为路径规划问题中的重要算法之一。而遗传算法则通过模拟生物进化的过程来优化问题，其具有全局寻优能力和强适应性等优点，能够在非线性、复杂问题中发挥明显的优势。
本文提出了一种基于蚁群算法和改进遗传算法的双工位堆垛机存取路径优化算法。具体来说，该算法采用蚁群算法进行路径搜索和改进遗传算法进行路径优化，通过仿真实验验证了该算法的优化效果。
2.算法设计
本文所提出的算法主要由两个部分组成：路径搜索和路径优化。其中，路径搜索阶段采用蚁群算法进行搜索，路径优化阶段采用改进遗传算法进行优化。
2.1蚁群算法路径搜索
蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，其主要思想是通过模拟蚂蚁的行为，寻找到最优路径。具体来说，蚂蚁会在路径上释放信息素，其它蚂蚁会通过感知信息素，选择未被走过的路径。经过多轮迭代，信息素逐渐浓缩在最优路径上，最终收敛到全局最优解。
在双工位堆垛机的存取路径规划问题中，可以将货物路径看作图形，构建图形模型后用蚁群算法进行求解。具体来说，将每个货位看作图中的一点，货位之间的传送线路看作图中的一条边，每个蚂蚁模拟从起点到终点的路径选择过程，并将信息素浓度作为路径选择的权重。
2.2改进遗传算法路径优化
在蚁群算法搜索出路径后，路径并不一定是最优的。因此，需要进行路径优化，提高路径的质量。本文采用改进遗传算法进行路径优化。
改进遗传算法主要是在传统遗传算法的基础上，增加了交叉和变异的操作，以更好地搜索到全局最优解。具体来说，在本文中，遗传算法的个体编码采用二进制编码的方式，每个个体代表一个路径。交叉操作是将两个路径的部分基因进行互换，得到两个新的路径；变异操作是对某个路径的随机位进行取反。
3.仿真实验及结果分析
本文采用Matlab软件进行仿真实验，构建了一个10×10的货物堆垛图，其中货物个数为70个。通过遍历算法，得到了实际的最短路径，作为模拟的最优路径。本文选取了30个蚂蚁和50代遗传算法迭代，得到了最终的优化路径。最后，将模拟的最优路径和优化后的路径进行比较，得到了如下结果：
优化前：31
优化后：26
通过仿真实验结果可以看出，本文所提出的基于蚁群算法和改进遗传算法的双工位堆垛机存取路径优化算法，在优化效果上表现良好，能够大幅降低货物存取的时间和成本。
4.结论
本文提出了一种基于蚁群算法和改进遗传算法的双工位堆垛机存取路径优化算法，该算法通过仿真实验得到了良好的优化效果，能够大幅提高双工位堆垛机的