基于PSO粒子群优化的三维货架空间布局matlab仿真

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

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1.算法概述

       要求对出库频率越高的货物，出库时间越短，也就是货位安排在距离出库台越近的位置，对于出入库频率较低的货物，则可以有相对较长的出入库时间。物料分散存放避免因集中存放造成货格受力不均匀的问题。重物在下、轻物在上，使货架更加稳定。

第一个目标函数，f1是出入库效率函数

第二个函数f2，含义是货架的稳定性目标，稳定性。

第三个函数是你所要求的货品种类的目标优化函数。

       以分类存放的货品相关性原则为目标，并先入库的同种货品，在出库时具有优先权，这个含义就是使得同类货物之间的距离最短，即，同类货物尽可能的摆放在一起。通过这三个函数，实现最后的优化，最后通过遗传优化算法，进行优化。

       PSO初始化为一群随机粒子（随机解）。然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个“极值（pbest和gbest）”来更新自己。在找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置。