简介：摘要在对上海板机液压设备有限公司的调研中，发现该公司仓库的电动叉车经常在仓库工作量大的时候由于电量有限导致工作无法及时完成，因此就需要更多的叉车来工作。现在的各种仓库路径优化，大多建立在优化拣选时间，缩短拣选路径从而增加拣选效率的基础上。立足于能源消耗的优化，针对上海板机液压设备有限公司的实际情况，采用基于精英主义选择的遗传算法来求解最优拣选路径，使电动叉车在一个拣选过程中的能耗降到最低，从而增加电动叉车的拣选次数。本文将首先介绍上海板机液压设备有限公司的现实状况，分析其叉车的工作现状以及存在的问题。之后基于叉车能耗最小，建立模型。最后利用遗传算法将叉车数据代入进行求解。
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