铝型材立体仓库倒垛优化的启发式遗传算法
对铝型材立体仓库的最优倒垛问题建立了0和1整数规划模型.模型是一个二次规划模型,其目标函数的系数与变量的取值相关联,属于NP难问题,获得较大规模的最优解比较困难.为了求解此问题,结合启发式规则构建了改进型启发式遗传算法.提出了适合于该立体仓库倒垛优化问题的遗传编码,设计了相应的交叉与变异,使经过遗传操作后得到的染色体仍然可行.改进了交叉操作,采用了自适应交叉与变异概率,增加了算法的局部搜索能力.通过随机产生的问题实例实验验证了该算法的可行性和有效性.
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