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摘要
针对货箱到人拣选模式下AMR的拣选路径规划问题，构建以总作业时间最小化为目标的AMR拣选作业优化模型，并采用粒子群算法对模型进行求解。为解决标准粒子群算法存在易早熟收敛和陷入局部最优解等问题，设置二阶振荡环节和随机惯性权重，提出一种改进的粒子群算法。在实验分析中，将文章方法应用于某配送中心AMR库系统，并将改进的粒子群算法与标准粒子群算法进行比较。实例实证表明改进的粒子群算法具有更高的迭代效率和求解精度，相较于标准粒子群算法节约了15.6%的拣选时间，能有效降低货箱到人模式下AMR拣选作业耗时。
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