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摘要
货位分配问题是自动化立体仓库优化的重点，不合理的货位分配直接影响自动化立体仓库的运行效率。针对传统遗传算法解决大规模多目标优化难以收敛至全局最优解的问题，提出了一种改进遗传算法的电气设备仓库库位优化方法。该方法首先以降低设备出入库时间、同类电气设备的距离和货架重心这三个目标构建了数学模型，为了使算法初始化更合理，使用拉丁超立方对算法初始化环节进行优化，并为了克服遗传算法（GA）局部搜索能力差和收敛速度慢，使用改进自适应交叉变异及逆转操作和模拟退火操作构成改进模拟退火遗传算法（SAGA）。最后应用到实际场景，并对该优化算法的优化性，稳定性和收敛性进行对比和测试。实验结果表明，相比遗传算法（GA）的求解结果，改进算法对目标函数的优化有十分显著的提高，并且该算法的收敛性和稳定性更佳，在实际工程中该算法提出了有效的解决方案。
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