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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于小龙虾优化算法的库位分配优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119886686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411962039.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于小龙虾优化算法的库位分配优化方法是由鲁建厦;孙厚华;邵益平;徐雪松;郎一丁;赵国利;曹军设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小龙虾优化算法的库位分配优化方法在说明书摘要公布了：一种基于小龙虾优化算法的库位分配优化方法，包含步骤：S1、获取立体库信息和货物信息；S2、建立多目标库位分配数学模型；分别建立单目标库位分配数学模型；通过线性加权方法将单目标库位分配数学模型转换成多目标库位分配数学模型；S3、计算最优库位分配结果；通过小龙虾优化算法对多目标库位分配数学模型进行求解，得到最优库位分配结果。本发明能够更高效地找到多目标约束下的相对最优的库位分配方案。

本发明授权一种基于小龙虾优化算法的库位分配优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小龙虾优化算法的库位分配优化方法，其特征在于，包含步骤： S1、获取立体库信息和货物信息； S2、建立多目标库位分配数学模型； 分别建立单目标库位分配数学模型；通过线性加权方法将所述单目标库位分配数学模型转换成所述多目标库位分配数学模型； S3、计算最优库位分配结果； 通过小龙虾优化算法对所述多目标库位分配数学模型进行求解，得到所述最优库位分配结果； 所述步骤S3中小龙虾优化算法求解包括以下步骤： S3.1、初始化参数：设置算法迭代次数、种群大小、立体库规模、库位尺寸以及堆垛机各个方向的速度； S3.2、随机生成部分已有货物占用货位以模拟真实入库作业任务时的条件； S3.3、采用实数编码将待入库任务的货位索引与全部货位的比值作为个体值，待入库任务数量作为个体维度；随机生成初始种群后计算初始的适应度值并记录种群最优个体及其适应度值，将其数值同时赋给全局最优个体及其适应度值； S3.4、算法开始迭代，首先根据公式分别计算，将其均值作为洞穴的位置，生成环境温度temp决定后续个体行为； S3.5、当环境温度大于30度时一半的个体进入避暑阶段，该阶段个体会向洞穴前进以躲避高温，此处针对小龙虾优化算法提出改进，主要是缩放因子C替换成logistic曲线和rand随机数步长替换成莱维飞行，其移动公式为： 其中的C公式为： Levyn,m,β是一个参数为β的n×m维的里维步长矩阵，其公式为： un×m～N0,σu vn×m～N0,1 其中： S3.6、温度高于30度时另一半个体进入竞争模式，该阶段以当前个体到另一个随机个体的差值作为扰动与洞穴的位置Xshade相加来模拟小龙虾个体对同一洞穴的竞争，增加了个体的变异，预防陷入局部最优解，其公式为： S3.7、当温度低于30度时，个体进入进食阶段，首先根据下式定义食物大小： 食物Q衡量了当前个体适应度相对最优个体适应度的大小，当食物太大时，小龙虾个体按照下式对食物进行分解： 通过减少食物对个体的吸引力减少了个体对当前最优个体的过度依赖，促使个体探索其他可能的解，然后个体会模拟小龙虾交替使用第二、第三对爪子进食，其公式为： 当食物大小合适时小龙虾会直接进食，具体公式为： 其中p是与温度相关的分布概率，通过温度对个体进食的速度进行影响，具体公式为： S3.8、然后算法进入改进的精英个体概率更新阶段，通过概率选择性地将个体位置向当前最优个体靠近，此概率随着迭代的进行不断提高，具体公式为： 其中ind概率公式为： S3.9、然后算法进入改进的边界修正阶段，在迭代过程中超出上下界的个体会被一定概率重新分配到靠近边界附近，相对基础COA直接将超界个体的值设为边界的策略加强了全局搜索能力； S3.10、随后将每个个体的当前位置与它们各自的最佳位置和群体历史最优进行比较，动态更新适应度最优解，记录并迭代直到满足终止条件，得出多目标下最优的入库任务库位分配。

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