基于改进灰狼优化算法的立体车库调度优化

摘要

针对立体车库存取车效率低的问题,以降低车库存取车总时间为目的,对巷道堆垛式立体车库建立存车优先、取车优先、交叉存取3种存取策略的时间模型,在此基础上提出一种改进灰狼优化算法(IGWO),以得到存取车最短时间及最优操作序列。根据车库调度问题的特点,首先采用2段混合编码对存取车操作进行编码,并结合遗传算法中的交叉操作对灰狼算法的位置更新策略进行改进;其次引入邻域搜索中的扰动和逆转操作,优化算法的局部搜索能力;最后利用MATLAB进行了实验仿真。结果表明:本文算法与已有文献中的改进遗传算法(IGA)比较,总存取时间减少了31.1%~33.7%,与原始灰狼算法(GWO)比较减少了18.8%~19.6%。这也证明了本文改进灰狼优化算法在降低存取车时间上的有效性。