一种应用于仓库补货和储位协同规划的方法

一种应用于仓库补货和储位协同规划的方法，包括：构建仓库补货和储位协同模型，所述仓库补货和储位协同模型的目标为仓库运载设备的总能量消耗最小和仓库通道负载最小；基于改进的非支配排序精英遗传算法(ENSGA‑Ⅱ)来求解所述仓库补货和储位协同模型，得到最优种群解和对应的最低的能量消耗值和通道使用差异系数。本发明通过对获得的解进行帕累托前沿等级排序并基于膝区点准则来挑选精英解来寻找在多个目标维度上都表现优异的近似最优解。相较于基于指标和分解的多目标进化算法，本发明拥有非支配排序准则和膝区点准则的最优理论支撑，保证了算法的搜索性能和稳定性。