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作者：孙军艳;王子豪;闫春妍;孙佳豪;贺高科;
单位：陕西科技大学机电工程学院;
摘要：针对传统AGV货到人拣选系统路径重复、效率低下的问题，提出了一种订单可拆分策略的订单分批方法。本方法的优化目标为：AGV行驶时间和拣货时间的总时间最小化。首先建立订单可拆分策略的订单分批数学模型，其次设计了一种基于k均值聚类的双层遗传算法（KC-DLGA）求解模型，该算法可解决传统遗传算法初代群体质量低和收敛速度慢的问题。结果表明本文提出的订单可拆分策略的订单分批方法与随机分批策略、订单不可拆分的分批策略相比，拣货效率明显增加，KC-DL-GA算法相较于双层GA算法收敛速度更快，稳定性更强。
关键词：订单分批;;遗传算法;;订单拆分;;聚类算法
基金资助：陕西省重点研发计划资助项目（2023-YBGY-408）;; 西安市科技计划资助项目（23RKYJ0026）
