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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Improved Adaptive Genetic Algorithm Based on Non-ferrous Metals Warehouse Routing Problem Stacker

verfasst von : Genglie Zhou, Bo Chen, Chibing Hu, Wuyang Feng

Erschienen in: Emerging Computation and Information teChnologies for Education

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Automated Warehouse System for non-ferrous metals is the establishment of its physical model. Through the improved adaptive genetic algorithm, overcome the traditional problem of premature convergence of genetic algorithms. through picking stacker established mathematical model, using the improved genetic algorithm to improve on the initial path, the optimal solution, and using Matlab Genetic Algorithms Box conduct a simulation experiment results show that this method converges faster and can get global optimal solution, the stacking machine path planning more quickly and efficiently.

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Metadaten
Titel
Improved Adaptive Genetic Algorithm Based on Non-ferrous Metals Warehouse Routing Problem Stacker
verfasst von
Genglie Zhou
Bo Chen
Chibing Hu
Wuyang Feng
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-28466-3_60