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摘要
针对“货架到人”订单拣选过程中多AGV货架任务分配问题，在考虑订单分批的前提下，构建以最小化所有AGV总行驶距离为目标，以任务执行顺序为决策变量的数学模型。针对蚁群算法易陷入局部最优的问题，通过带惩罚机制的动态信息素更新策略进行改进并将蚁群算法的最优解作为遗传算法的初始种群，有效改进了遗传算法的局部搜索能力，具有更高的搜索效率和求解精度。针对小批量和不同AGV数量下的大批量货架搬运任务进行仿真实验，实例表明，文中所提的混合蚁群遗传算法能够提高遗传算法全局寻优的能力，提高拣选系统的整体运行效率。
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