基于遗传算法的汽车零件自动化仓储货位优化

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、零部件的合成重心、货架的稳定性等都得到很大的改善。