【摘 要】
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文章以自动化立体仓库（automated storage and retrieval system, AS/RS）中管材的货位分配为研究对象，采用悬臂式货架进行存储，以存取效率、货架稳定性和货架平衡性为原则，建立多目标货位优化模型；设计粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）和遗传算法（genetic algorithm, GA）的混合算法求解模型，使用MAT
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2019YFB1705303）；
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文章以自动化立体仓库（automated storage and retrieval system, AS/RS）中管材的货位分配为研究对象，采用悬臂式货架进行存储，以存取效率、货架稳定性和货架平衡性为原则，建立多目标货位优化模型；设计粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）和遗传算法（genetic algorithm, GA）的混合算法求解模型，使用MATLAB编程并运行汽车制管厂的实例数据进行仿真分析。结果表明，该文方法相较于传统PSO算法和GA算法具有一定的优越性，能够有效提高AS/RS的作业效率和货架安全性，对面向管材存储的AS/RS研究具有一定的理论和实践意义。
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