基于蒙特卡罗树搜索的多载具自动化存取系统优化算法.pdf

第44卷第8期 舰船科学技术 Vol. 44, No. 8
rationality of Monte Carlo
tree search branch, the node selection part of the algorithm is optimized. Finally, the improved Monte Carlo tree search al­
gorithm is optimized and tested. The experimental results show that the improved Monte Carlo tree search algorithm is bet­
ter than the greedy algorithm, the cube reduction algorithm and the traditional Monte Carlo tree search algorithm.
Key words: multi vehicle automatic access system; Markov model; Monte Carlo tree search
o引言 间、货架重心等方面建模，使用改进遗传算法优化货
架存储结构；文献［8］参考货架重心、物资选用频率、
随着电子商业快速发展，容积率大、时效性强的 货物出入时间等因素建立货位分配模型，使用优化的
多载具自动化存取系统正在成为物资存储的主要形 差分进化算法优化货位分配；文献叨考虑了货架的稳
式，整齐优化的货位摆放是该存取系统高效出库的前 定性和出入库效率等因素，建立了自动化存取系统货位
提，自动化存取系统优化问题是目前物资仓储领域的 优化的数学模型，提出了改进粒子群算法来解决该问题。
研究热点之一。文献［1］已将仓储货位分配问题归纳为 上述研究多采用遗传、粒子群等优化类算法求
广义的布局问题，其复杂性等价于NP完全问题。 解。其中，遗传算法基于概率规则，具有搜索灵活、
文献［2-7］从优化同组货品距离、最小化作业时 全局搜索