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Genetic algorithms for task assignments in logistic warehouses

机译：物流仓库中任务分配的遗传算法

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By analysing the relevant elements in the allocation of storage tasks, a multi-objective storage task assignment model was built considering time and resource indicators and an improved genetic algorithm for this model is given and analysed through a case study. To assist warehouse managers in task scheduling, a desktop application for the storage task assignment was written in Java. The results showed that the improved genetic algorithm could accelerate the convergence speed and this model makes corresponding adjustments while the actual situation of the storage task changes. Compared with the task assignment scheme made through experience, the model not only reduces the time required but also the resources used.
机译：通过分析存储任务分配中的相关因素，建立了一个考虑时间和资源指标的多目标存储任务分配模型，并通过案例研究给出了该模型的改进遗传算法。为了帮助仓库经理进行任务调度，用Java编写了用于分配存储任务的桌面应用程序。结果表明，改进的遗传算法可以加快收敛速度​​，并在存储任务的实际情况发生变化的情况下进行相应的调整。与通过经验得出的任务分配方案相比，该模型不仅减少了所需的时间，而且减少了所使用的资源。

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