[发明专利]基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法

权利要求书

1.一种基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其特征在于，包括：

根据卷烟生产物料的仓储特征，确定仓库的货位分配策略，并构建货位分配模型；

将一个货位分配方案作为一颗杂草，计算每颗杂草个体的适应度函数值，对杂草种群进行初始化，以得到初始杂草种群；

将所述初始杂草种群划分为若干个子杂草种群；

在各所述子杂草种群进行局部搜索，并对各所述子杂草种群中的最差解进行更新；

各所述子杂草种群经过内部繁殖和空间扩散，生成新子杂草种群；

将各所述子杂草种群和各所述新子杂草种群混合，形成混合杂草种群；

所述混合杂草种群中的所有杂草进行竞争生存，输出适应度函数值最好的杂草的位置，作为所述货位分配模型的优化解。

2.根据权利要求1所述的基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其特征在于，所述根据卷烟生产物料的仓储特征，确定仓库的货位分配策略，并构建货位分配模型，具体包括：

基于物料集中存储原则，构建第一目标函数模型：

其中，f₁为第一目标函数，c为第q类物料的总数，第q类物料所占货位位于楼层floor_q，(x_i,y_i)为第q类物料在楼层floor_q的货位坐标，R_i(x)和R_i(y)为第q类物料在楼层floor_q的物料中心R_i的横坐标和纵坐标，dist为在楼层floor_q楼层分配某一第q类物料的货位(x,y)与物料中心R_i的距离，a和b分别为楼层floor_q中每个存储区的行数和列数；

基于出入库效率最大化原则，构建第二目标函数模型：

其中，f₂为第二目标函数，t_i为物料运输时间，每个货位的形状为正方形，L为每个货位的长度，p_q为第q种物料的调用频率，v_z为AGV小车到楼层floor_q的行驶速度，v为AGV小车在楼层floor_q内的行驶速度；

根据第一目标函数模型和所述第二目标函数模型，构建适应度函数模型：

f＝w₁f₁+w₂f₂

其中，F为适应度函数，f为第一目标函数和第二目标函数的综合目标函数，w₁和w₂分别为第一目标函数和第二目标函数在综合目标函数中的权重。

3.根据权利要求2所述的基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其特征在于，所述将一个货位分配方案作为一颗杂草，计算每颗杂草个体的适应度函数值，对杂草种群进行初始化，以得到初始杂草种群，具体包括：

设置所求问题解的维数D，所述所求问题解的维数为一次货位分配方案所包含的物料数量；

设置初始杂草的数量c₀，所述初始杂草的数量为随机为D个物料分配仓库中的空货位的分配方案数量；

设置初始杂草种群中最大的杂草数量c_max、最大进化次数evol_max、每棵杂草能够产生种子数目的最大值p_max和最小值p_min，所述初始杂草种群为由所有可能的分配方案中的部分分配方案所组成的集合；

确定初始杂草的位置。