计算机应用研究

作者：田帅辉,沈亦凡,欧丽英,樊略,

单位：重庆邮电大学现代邮政学院,重庆400065；

关键词：任务分配,负载量均衡,自动拣货系统,双层规划,遗传算法,

基金：重庆市教育委员会人文社会科学研究项目(22SKGH127)；中国物流学会、中国物流与采购联合会研究课题(2023CSLKT3-385)；重庆市教育委员会人文社会科学研究项目(23SKGH420)；；

为提高AGV自动拣货系统作业效率、降低作业成本，在剖析造成系统拥堵的关键影响因素基础上，提出考虑负载量均衡的AGV任务分配双层规划模型，上层考虑总成本最小，下层通过构建多目标函数来最小化系统负载量标准差和AGV空闲率。针对传统GA求解任务分配问题效率低、易陷入局部最优等问题，提出了一种改进自适应遗传算法（SAGA），引入sigmoid函数用于适应度值的转换，并参与到自适应调整交叉变异算子的操作中，加入灾变策略防止算法出现早熟的情况。最后将该算法对不同规模算例进行仿真，结果证明，相比遗传算法、自适应遗传算法、自适应灾变遗传算法、蚁群算法，该改进算法在不同规模算例实验结果中均有明显优化，表明改进算法能更好地避免早熟、提升求解质量与收敛稳定性，有效地均衡了路网负载量，降低了作业总成本。

来源：2024年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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