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针对自动化立体仓库库区货位分配存在的出入库速度慢、货架稳定性差以及货品相关性低的问题，课题组提出了一种优化方法。首先，进行数学模型的搭建，为各目标函数分配权重，对比较重要的目标函数进行人为增量，提升目标函数的计算值敏感程度，达到自我分辨的目的；其次，通过引入非线性动态移动参数，提出一种改进的海鸥算法，并采用6种基准测试函数来验证改进算法的寻优能力。结果表明改进后的算法在精度以及寻优速度上都优于原始算法。该模型能够提升货物的出入库速度和货品相关性，保证货架稳定性，可有效提升立体仓库利用率。 相似文献
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针对自动化立体仓库库存预测结果存在不准确和时间滞后等问题，课题组提出一种基于改进粒子群算法并结合指数平滑法来构建库存预测模型。分析传统粒子群算法和指数平滑法的原理以及缺点，通过引入附加变量、非线性动态调整惯性权重以及异步变化学习因子的方式，提出一种改进的粒子群算法；并采用4种标准测试函数来验证算法的寻优能力；最后将改进后的算法与平滑指数算法相结合构建预测模型，以某公司生产的导流板实际库存数据为例进行仿真实验，并与常用的几种预测模型进行验证对比。结果表明改进的粒子群算法预测模型的精度更高。该模型能够解决传统预测模型精度不高、适用情况单一等问题，提高企业的库存利用率。 相似文献
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