改进遗传算法在储位分配优化研究

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1、改进遗传算法在储位分配优化研究　　文章编号：1002-3100（2016）06-0131-06　　摘要：文章将遗传算法应用于仓储管理调度系统的储位分配过程，分析了基本遗传算法应用于储位分配的优缺点。通过采用精英保留策略，保证了基本遗传算法设计的多样性，实现了算法搜索的快速收敛和最优性能保持，克服了基本遗传算法的“返祖”现象。　　关键词：改进遗传算法；精英保留策略；储位分配　　中图分类号：F252.13文献标识码：A　　Abstract：Thisthesisappliesgeneticalgorithmintothestorag

2、eallocationprocessofwarehousemanagementdispatchingsystem，andanalyzestheadvantagesanddisadvantagesofapplyinggeneticalgorithmintostorageallocation.Byadoptingelitism-reservedstrategy，ithasensuredthediversityofthebasicgeneticalgorithmdesign，realizedthefastconvergenceand

3、optimalperformanceofalgorithmicsearch，andhasovercomethe“atavism”phenomenonofbasicgeneticalgorithm.　　Keywords：improvedgeneticalgorithm；elitism-reservedstrategy；storageallocation　　1研究背景7　　随着经济的全球化，给很多跨国公司带来前所未有的发展机遇，也给物流行业带来新的发展契机。在国内，电商企业如雨后春笋般的发展势头一个比一个好，也带动物流业快速发展，

4、与电商发展亦步亦趋，相辅相成。仓储是物流的关键环节之一，只有拥有先进的仓储管理系统，具备完善的仓储调度策略，才能在当前激烈的市场竞争中不断发展壮大。　　众多学者认为，当前世界经济处于经济危机后深度调整中，我国经济发展也在转型中跨入新常态。就物流业当前面临的形势来看，物流业的地位正处于快速发展机遇期，也意味着这一时期将是我国物流业发展的完善期和物流发展的拓展期。通过研究该领域的动态，不难发现我国物流业有以下几种发展趋势：　　（1）物流平台开始崭露头角，合同物流或将逐渐退出　　为了追求利益的最大化，物流业势必面向平台化整合，以替代

5、合同物流。伴随着电子商务的蓬勃发展，新的互联网经济将传统的TOB业务变革成TOC业务，这种散碎的物流服务是促进物流平台建设的有利基础。　　（2）在大数据的作用下，物流数据将成为新的价值点　　从马云对菜鸟的定位来看，“菜鸟”通过利用和整合获得的数据和信息，找到新的物流成本压缩点。合理分配存储区域，去除物流发展资源利用不充分的大屏障。　　从小的方面来看，做好仓储内部调度，合理安排货物储位也是适应物流业发展的需要。因此本文利用遗传算法，研究货物上下架的优化策略，通过改进遗传算法的搜索策略，快速实现货物上下架调度。　　2遗传算法的基本

6、理论7　　遗传解释了生物能够延续并不断进化的内在机理及其规律，而遗传算法正是诞生于生物科学和计算机科学的交叉点。将遗传进化的某些特质，融合在计算机编程和算法的设计之中，应用于工业控制、管理优化等诸多方面。　　2.1遗传算法的基本原理　　遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是由美国密歇根（Michigan）大学心理学教授、电子工程和计算机科学教授Holland提出的一种随机自适应全局搜索算法。这种算法模拟的自然界生物遗传进化过程，对优化问题的最优解（近似解）进行不断的迭代搜索。算法在维护一个潜在解的集合（群体），对

7、群体进行优化，在优化过程中，算法引入了选择、交叉、变异等遗传算子。而遗传算法在搜索全局最优解过程中，是一个不断迭代的过程（每次迭代相当于自然界生物遗传的一次进化），直到算法满足终止条件为止。　　2.1.1相关概念　　（1）染色体　　一个染色体是问题的一个有效解。相对于生物群体中的一个个体。遗传算法的每个染色体，又由多个基因组成。如果将求解问题简化称一个y=fx的函数，那么染色体就可以看作变量x的取值。　　（2）基因　　可以认为是问题的一个有效解的某一维的值。它的改变会改变一个染色体的适应值，但一般不会引起整个种群发生太大变化。

8、如果x的值由一段编码组成，那么一个编码序列可以看作是一个基因。　　（3）适应值7　　适应值是用来表征一个染色体在群体中的优劣程度。一般来说，一个染色体的值越大，该染色体离最优解就越“近”。适应值就可以看作是这个函数y=fx的应变量y。　　（4）评价函数　　评价函数是用来计算一