改进SHO求解自动化立体仓库能耗优化调度问题

来源：计算机工程与应用杂志2024年第16期北京时间：

作者：刘凯, 吉卫喜

单位：江南大学 机械工程学院，江苏 无锡 214122

摘要：针对带有完工时间约束的自动化立体仓库任务调度问题，提出一种货位再分配策略，对货物进行合理的货位分配，并产生任务先后约束，建立以堆垛机总能耗最低为优化目标的数学调度模型，并引入相应的惩罚函数，采用一种改进的海马优化算法（improved sea-horse optimizer，I-SHO）作为全局优化算法并进行求解。在原始海马优化算法（sea-horse optimizer，SHO）的基础上，融合混沌映射与对立学习策略，提高了初始解的质量。引入自适应t分布变异策略，避免陷入局部最优，并且设置修正机制，使解满足任务先后约束。引入混合种群寻优策略，进一步优化算法的搜索能力。最后通过实验进行验证，将海马优化算法、遗传算法（genetic algorithm，GA）和粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）作为对比算法，验证了I-SHO在求解自动化立体仓库能耗优化调度问题上的有效性。

关键词：任务调度优化,能耗优化,修正机制,改进海马优化算法