【摘 要】
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汽车零部件仓储对主机厂的正常生产起着至关重要的作用。在分析汽车零部件仓储特点的基础上,探讨了在零部件仓储中应用自动化立体仓库(AS/RS)的可行性与必要性;然后针对自动化立体仓库实施中货位规划的难题,以提高零部件出库作业效率和货架稳定性和安全性为优化目标,建立了货位优化的多目标数学模型。根据某汽车零部件仓储中心的实际情况,通过设置随机目标权重改进传统的遗传算法,在MATLAB软件环境中对模型进行多
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汽车零部件仓储对主机厂的正常生产起着至关重要的作用。在分析汽车零部件仓储特点的基础上,探讨了在零部件仓储中应用自动化立体仓库(AS/RS)的可行性与必要性;然后针对自动化立体仓库实施中货位规划的难题,以提高零部件出库作业效率和货架稳定性和安全性为优化目标,建立了货位优化的多目标数学模型。根据某汽车零部件仓储中心的实际情况,通过设置随机目标权重改进传统的遗传算法,在MATLAB软件环境中对模型进行多目标混合遗传算法优化求解,对自动化立体仓库零部件货架的货位进行仿真和优化。结果表明零部件的出库效率、零部
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针对最优控制问题的数值求解,提出了一种混合小波神经网络-粒子群(WNN-PSO)算法。算法首先利用小波神经网络的非线性逼近能力参数化最优控制轨迹,将最优控制问题转化为非线性规划(NLP)问题,其决策变量为小波神经网络的参数,然后采用粒子群(PSO)算法优化小波神经网络参数,获得NLP问题的全局最优解。针对Bang-Bang最优控制问题和一个经典的化工过程最优控制问题进行仿真研究,验证了所提出算法的