基于遺傳算法的藥品自動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)電氣控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)目錄第一章緒論 [3]。本文采用輪盤選擇算子，對(duì)于輪盤賭原理如下表示方法：P=FP為對(duì)個(gè)體的選擇的可能性大小；種群大小的值為N;由公式顯而易見得出，擁有很大關(guān)系對(duì)于選擇的個(gè)體的適應(yīng)度和采用的方法之間，并且呈現(xiàn)為正相關(guān)的情況，即為適應(yīng)度的增速也會(huì)應(yīng)容易發(fā)生遺傳。（２）交叉算子大自然中的基因重組和遺傳算法概念中的交叉運(yùn)算有相同的大致定義。目前在交叉算子中所使用的交換方式主要有單點(diǎn)交叉法、雙點(diǎn)交換以及有序交換法。本章節(jié)中主要采用了使用量比較多的單點(diǎn)交叉方法對(duì)各個(gè)染色體之間的數(shù)值進(jìn)行了交叉計(jì)算。交叉的原理如下圖所示：圖4-SEQ圖4-\*ARABIC4（３）變異算子如果遺傳算法經(jīng)過(guò)一個(gè)交叉運(yùn)算操作之后可以獲取大量相等數(shù)目的染色體,遺傳算法就可以輕而易舉地將其中的一些細(xì)胞分解進(jìn)行局部最優(yōu)化。利用基因換位算子來(lái)實(shí)現(xiàn)關(guān)于爬山算法在變異算子之中的操作為了達(dá)到杜絕發(fā)生局部最優(yōu)解的問(wèn)題實(shí)現(xiàn)的方法有:在遺傳算法的得到最優(yōu)解中隨機(jī)地選擇兩個(gè)基因之間進(jìn)行交換的位置通過(guò)計(jì)算來(lái)看染色體適應(yīng)度改變情況，比如減少或者不斷的增加。在出現(xiàn)減少的情況下，將替換后的染色體個(gè)體替換成原有的個(gè)體。對(duì)以上兩個(gè)步驟進(jìn)行持續(xù)性的重復(fù)，以達(dá)到最開始設(shè)定的交換次數(shù)。4.3.3貨位優(yōu)化模型的建立對(duì)貨位優(yōu)化模型的確定根據(jù)藥品行業(yè)的現(xiàn)狀，現(xiàn)模擬貨物的不同類型，假設(shè)貨物占據(jù)一個(gè)托盤，并設(shè)定其貨位為1，將五種不同的貨物進(jìn)行入庫(kù)操作，進(jìn)入到一個(gè)10*10的貨位，參數(shù)模擬如下：圖4-SEQ圖4-\*ARABIC5根據(jù)上述所建立函數(shù)模型：f=ftij約束條件：0<i?m在MATLAB中編程改貨位優(yōu)化模型。通過(guò)MATLAB遺傳算法對(duì)上面的參數(shù)進(jìn)行求解，可以得到兩種不同的線性曲線，紅色的定義為使用與爬山算法結(jié)合遺傳算法來(lái)進(jìn)行求解的變化，藍(lán)色線是一般情況下的遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果。如圖5-7所示：圖4-SEQ圖4-\*ARABIC6仿真結(jié)果對(duì)比分析。得到MATLAB關(guān)于貨位優(yōu)化前后的貨物數(shù)據(jù)分布結(jié)果如下圖：圖4-SEQ圖4-\*ARABIC7圖4-SEQ圖4-\*ARABIC8仿真結(jié)果的總結(jié)綜合上文中的結(jié)果可以得到，在N次迭代應(yīng)用爬山算法改進(jìn)的優(yōu)化曲線，相對(duì)于一般的遺傳算法的曲線而言，更為平滑，更為緩慢。在260代之后，其數(shù)值關(guān)于目標(biāo)函數(shù)基本沒(méi)有發(fā)生變化，所以可以得到其迭代的完成時(shí)的值為4.56*10s，時(shí)間為104.506s，相比較于優(yōu)化前的數(shù)據(jù)值而言，可以看出得到了極大的改變，其改變之后的算法可以良好的提高對(duì)倉(cāng)庫(kù)的利用率。

第五章總結(jié)與展望自動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)逐漸的成為企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)作的一環(huán)，并占據(jù)極為重要位置。大規(guī)模的快速發(fā)展，立體倉(cāng)儲(chǔ)開始漸進(jìn)的取代目前的低層倉(cāng)庫(kù)，加大了對(duì)于占地面積的利用率。這種變化對(duì)物流生產(chǎn)發(fā)展的提升也起到了促進(jìn)作用。本論文旨在現(xiàn)代科技的不斷發(fā)展之上，設(shè)計(jì)一種更適合醫(yī)藥公司的自動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)控制系統(tǒng)，加以遺傳算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)，結(jié)合MATLAB來(lái)提供最合適的解決辦法。在本課題中，最前面對(duì)現(xiàn)在自動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)發(fā)展的步伐和角度現(xiàn)狀進(jìn)行研究探討，將自動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的構(gòu)成將從三大層次進(jìn)行闡述，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包含了倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的四大管理系統(tǒng)，主要是負(fù)責(zé)控制，貨物的存儲(chǔ)、傳送、以及最重要的出入庫(kù)流程。物流結(jié)構(gòu)部分主要對(duì)硬件設(shè)備、運(yùn)輸工具、必要的傳送功能等方面進(jìn)行闡述。工作流程對(duì)入庫(kù)、出庫(kù)的步驟、路線進(jìn)行講解。課題重點(diǎn)對(duì)自動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù)的控制系統(tǒng)進(jìn)行需求分析，包括硬件、軟件和網(wǎng)絡(luò)三部分，并介紹控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。另外，為了滿足系統(tǒng)需求，本文將對(duì)功能設(shè)計(jì)做出解釋，并致力于構(gòu)造一個(gè)完整的多層次的控制系統(tǒng)。并在上述的基礎(chǔ)上，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)的貨物管理上進(jìn)行優(yōu)化，包括貨物分區(qū)和貨物位置的優(yōu)化，在進(jìn)出庫(kù)的基礎(chǔ)流程上，將遺傳算法的淘汰選擇原則帶入，結(jié)合貨物位置數(shù)據(jù)的不斷迭代，最后可以看出爬山算法的遺傳算法更具有優(yōu)異性，可以得到最優(yōu)解的過(guò)程。然而，很顯然，自動(dòng)倉(cāng)儲(chǔ)雖然擁有廣闊的未來(lái)，但是，由于在國(guó)內(nèi)發(fā)展時(shí)間的短暫性，我國(guó)對(duì)其研究還具有很大的不確定性，伴隨著科技發(fā)展，倉(cāng)儲(chǔ)技術(shù)一定會(huì)在產(chǎn)業(yè)的不斷進(jìn)步中，得到更多的發(fā)展。參考文獻(xiàn)馮偉智.某醫(yī)藥公司立體倉(cāng)庫(kù)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)施[D].東