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Multi-objective optimization of electronic product goods location.pdf

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资源说明：Storage is an important part of commodity circulation. A certain amount of material must be stored to meet the needs of social production and consumption within a certain time to maintain the smooth process of social reproduction. This study focuses on warehousing optimization and goods location assignment when electronic products are stored in a stereoscopic storehouse. Moreover, this study is based on a theoretical study on genetic algorithm. On the basis of the background of the current warehouse management and cargo distribution of LCM module products warehouse belonging to W company, this study uses the dynamic goods location assignment strategy of stochastic inventory, and builds a multi-objective goods location assignment model of a stereoscopic warehouse. To simplify the calculations and improve the efficiency, we conduct a Matlab simulation on the basis of practical data by adopting a modified genetic operator and converting multi-objective optimization by the changing weight coefficient. The adaptive genetic algorithm can be used to make a multi-objective goods location assignment model that efficiently converges to the optimal solution 在电子产品的仓储管理中，多目标优化是提升效率和经济效益的关键。立体仓库作为一种高效的空间利用方式，其商品位置分配的优化对于确保供应链的顺畅运行至关重要。本文“基于自适应遗传算法的立体仓库电子产品多目标商品定位优化”深入探讨了这一问题。仓储是商品流通的重要环节，储存适量的物资可以满足社会生产和消费的需求，保障社会再生产的顺利进行。电子产品的存储由于其特殊性（如体积、重量、价值等），对仓储管理和商品定位提出了更高的要求。在立体仓库的背景下，传统的静态商品位置分配策略可能无法适应快速变化的库存情况和需求波动。研究基于遗传算法的理论基础，结合W公司LCM模块产品仓库的实际背景，引入了随机库存的动态商品位置分配策略。这种策略考虑了库存状态的不确定性，旨在动态调整商品的存储位置，以适应市场需求的变化。为了构建多目标商品位置分配模型，文章使用了立体仓库作为研究对象，该模型旨在同时优化空间利用率、拣选效率、库存周转率等多个目标。为简化计算并提高求解效率，研究者在Matlab环境中进行了模拟，采用改良的遗传操作算子，并通过改变权重系数将多目标优化转化为单目标优化问题。这使得自适应遗传算法能够有效地收敛到接近最优解的商品位置分配方案。自适应遗传算法是一种进化计算方法，它能够根据迭代过程中的性能表现动态调整参数，从而避免早熟收敛，提高搜索全局最优解的能力。在电子产品的仓储优化中，这种算法的应用可以更好地平衡多个目标之间的冲突，实现仓储效率与成本的最佳平衡。关键词：立体仓库，仓储商品位置分配，商品位置优化，自适应遗传算法这项研究为解决复杂仓储环境下的商品定位问题提供了一种创新方法，不仅提升了仓储系统的运行效率，也为其他类似行业的仓储管理提供了理论参考和技术支持。通过应用自适应遗传算法，企业可以更好地应对市场变化，实现仓储资源的高效配置。

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