【优化分配】基于烟花算法求解非传统布局仓库仓储位置分配优化问题（Flying-V）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、问题背景与核心挑战

1.1 Flying-V 非传统仓库布局特点

Flying-V 布局是一种面向高效物流的非传统仓储布局，其核心结构基于 “V 形主通道 + 翼部分支通道” 设计，区别于传统矩形布局的平行通道模式，具体特征如下：

• 几何结构

  ：主通道呈 V 形（夹角通常 60°~90°），两侧翼部货架沿主通道倾斜排列，形成 “入口 - 主通道 - 翼部货架” 的辐射式存取路径；

• 效率优势

  ：缩短热门货物的存取距离（主通道直达翼部前端），减少通道交叉拥堵，提升仓储周转率；

• 布局复杂度

  ：货架位置坐标呈非均匀分布，存取路径长度计算需基于 V 形几何特性，传统矩形布局的路径模型不再适用。

1.2 仓储位置分配优化目标

仓储位置分配的核心是 “货物 - 货架” 的最优匹配，结合 Flying-V 布局特性，优化目标包括：

1. 最小化总存取路径成本

   ：基于货物存取频率（ABC 分类），高频货物分配至近入口 / 主通道区域，降低累计运输距离；

2. 均衡货架负载

   ：避免单一货架单元承载过重或存取频率过高，延长设备寿命，减少通道拥堵；

3. 提高空间利用率

   ：根据货物尺寸、重量匹配货架容量，避免空间浪费或超载；

4. 降低作业冲突

   ：同类货物或关联货物（如配套生产物料）集中分配，减少跨区域存取冲突。

1.3 核心挑战

• 非均匀空间建模

  ：Flying-V 货架坐标非线性分布，路径长度计算需考虑 V 形主通道与翼部通道的几何约束；

• 多目标耦合

  ：路径成本与负载均衡、空间利用率存在 trade-off（如近入口货架空间有限，无法满足所有高频货物）；

• 离散组合优化

  ：“货物 - 货架” 匹配属于 NP-hard 问题，传统枚举法无法在合理时间内求解大规模场景（如百级货物 + 百级货架）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

num*particle_num;%种群中包含货物个数

pop_v=zeros(pop_length,goods_pos);%初始化粒子速度

for i=1:pop_length %初始化速度

pop_v(i,1)=(rand*1);

if pop_v(i,1)==0

pop_v(i,1)=1;

end

pop_v(i,2)=(rand*3);

if pop_v(i,2)==0

pop_v(i,2)=3;

end

pop_v(i,3)=(rand*3);

if pop_v(i,3)==0

pop_v(i,3)=3;

end

pop_v(i,4)=(rand*1);

if pop_v(i,4)==0

pop_v(i,4)=1;

end

end

for i=1:pop_length %改变正负号

for j=1:4

if rand<0.5

pop_v(i,j)=-pop_v(i,j);

end

end

end

e

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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