基于多目标 Pareto 混合优化遗传算法的配送中心货位优化研究—以迪卡侬(昆山)配送中心为例
2013-12-15分类号:F259.27;F721;F224
【部门】江苏大学管理学院
【摘要】阐述了迪卡侬(昆山)配送中心的高层货架区在夜间货物整理时的货位优化问题,根据时间、空间优化目标,建立了该配送中心的货位优化模型,并提出了基于整数编码的多目标Pareto混合遗传算法求解该模型,该算法将共享函数引入小生境技术、精英保留策略和Pareto解集过滤器,增加了群体的多样性、解的多样性,高效地解决物流配送中心货位优化问题。算例结果表明:经过100次迭代后的货位分配方案更有效率,货物出入库的效率比优化前提高了52.02%,货架的稳定性提高了64.31%,货位分配布局更加有序合理。
【关键词】配送中心 遗传算法 多目标Pareto混合算法 货位优化
【基金】
【所属期刊栏目】物流技术
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