1.一种面向冷库的移动式货架仓储系统货位分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、以提高拣选效率、提高货架稳定性、提高同一拣选巷道品项相关性为目标建立多目标货位分配优化模型；

计算提高拣选效率的目标函数f1，

先计算存取小车从I/O位置运动至货位(x，y，z)处，假设需要移动货架，水平方向上运行时间为：其中，y表示货位(x，y，z)沿y方向的坐标，w表示货格宽度，vy表示存取小车沿y方向上的速度；tr表示货架移动打开拣选巷道时间，k表示需在拣选巷道k拣选货位(x，y，z)处的货物，d表示货格深度，l表示拣选巷道宽度，vx表示存取小车沿x方向上的速度；

再计算存取小车从I/O位置运动至货位(x，y，z)处，竖直方向上运行时间为：其中，z表示货位(x，y，z)沿z方向的坐标，h为货格高度，vz表示存取小车在竖直方向上的速度；

继续计算存取小车从货位(x，y，z)处返回至I/O位置，由于货架不移动，故返回时在水平面上的运行时间为：再计算返回时在竖直方向上的运行时间为：

进一步，由于存取小车在水平面上的运动和竖直方向上的运动是同时的，故拣选货物所用时间为两个方向上运行时间的最大值，计算拣选货位(x，y，z)处的货物所用时间txyz为：其中，tp为存取小车装卸货物时间；

则拣选货位(x，y，z)处的品项所用的时间为：

txyz·pxyz    (6)

其中，pxyz表示存放在货位(x，y，z)处的品项的拣选频率；

进一步的，提高拣选效率的目标就是货物总的拣选时间最小，则目标函数表达式为：其中，f1表示货物总的拣选时间；

计算提高货架稳定性的目标函数f2，

其中，f2表示货架整体重心高度，mxyz表示存放在货位(x，y，z)处的品项的重量；

计算提高同一拣选巷道的品项相关性目标函数f3，

采用Russeland Rao提出的相似系数计算公式如下：其中，a表示同时包含品项i和品项j的订单数量；b表示仅包含品项i的订单数量；c表示仅包含品项j的订单数量；d表示品项i和品项j都不包含的订单数量；

将相关性强的品项存放在同一拣选巷道的货架上可有效减少打开拣选巷道的次数，进一步的，可将目标函数转变为同一拣选巷道的品项相似系数之和之后的和的倒数尽可能小，目标函数表达式为：其中，f3表示同一拣选巷道的品项相似系数之和之后的和的倒数，K为拣选巷道数目，i和j表示品项编号，g表示品项数目，rik＝1表示品项i存放在拣选巷道k的货架上，否则rik＝

0；rjk＝1表示品项j存放在拣选巷道k的货架上，否则rjk＝0；

模型进一步的约束条件如下：

其中，1≤x≤a表示货架排数限制；1≤y≤b表示货架列数限制；1≤z≤c表示货架层数限制； 表示每个品项只能占用一个货位；

步骤2、构建评价函数

选用理想点法来处理这三个目标函数，构建评价函数，首先，找到每个目标函数fi的最优值fi*，并将其作为理想点；

基于各目标函数值与理想点之间的距离，构建各目标函数的评价函数：Fi＝(fi-fi*)2    (12)

其中，Fi表示第i个目标函数的评价函数值；fi表示第i个目标函数的函数值；fi*表示第i个目标函数的最优值；

进一步的，在上式的基础上，引入权系数λi，其总和为1，则将多目标优化函数转化为评价函数：其中，f为多目标优化评价函数；

步骤3、编码设计：对品项和货位同时进行编号，采用自然数排列编码方式，编码长度依赖于品项数目，当品项数目为N时，一条编码由N个不重复的自然数组成，每个自然数分别对应一个货位编号；

步骤4、产生初始种群：初始化算法相关参数：初始杂草数量N0，杂草种群最大数量Nmax，最大迭代次数itermax，每棵杂草能够产生的种子数最大值Smax和最小值Smin，非线性调制指数n，杂草进行空间扩散时的标准差初始值σinit和标准差最终值σfinal；

步骤5、记录每棵杂草的目标函数值，目标函数值包括前面的f1，f2，f3和f，然后记录最优杂草个体和最优解；

步骤6、杂草繁殖阶段：根据每棵杂草的目标函数值，运用下式计算各杂草产生的种子数目；

其中，f表示当前杂草的目标函数值，fmax和fmin表示分别表示当前种群中杂草的目标函数的最大值和最小值， 表示向下取整；

步骤7、空间扩散阶段：杂草种子按照均值为0、标准差为σ的正态分布散布在父代杂草周围，随着迭代次数的增加，σ也会从初始值σinit减小到最终值σfinal，具体到某一代时，标准差的大小计算如下：其中，σ表示当前代数所对应标准差值；itermax表示最大迭代次数；iter表示当前代数；

σinit表示标准差初始值；σfinal表示标准差最终值；

步骤8、竞争生存阶段：将种群中的父代个体和子代个体合并为新的种群之后，为改善所提算法的局部搜索能力，引入遗传算法的进化逆转算子，随机选取两个位置，将两个位置的数字互换，若目标函数值降低，则接受该个体，否则进化逆转无效，然后将新的种群按照目标函数值进行排序，留下目标函数值小的优秀个体，淘汰目标函数值大的弱势个体，个体数目不能超过种群最大数量Nmax；

步骤9、迭代一次完成，判断是否达到最大迭代次数itermax，若达到，则输出最优杂草个体，否则返回步骤6。

2.如权利要求1所述的一种面向冷库的移动式货架仓储系统货位分配方法，其特征在于，所述步骤4的过程如下：步骤4.1、先计算拣选货位(x，y，z)处的货物所需时间txyz，创建拣选时间矩阵，从该矩阵能得知拣选任意货位的货物所需时间txyz；

步骤4.2、利用贪心算法产生40％的初始杂草种群，剩余60％的杂草种群随机生成，使用贪心算法产生的初始杂草中，采用两种贪心策略，第一种是优先选择拣选时间短的货位；

第二种是优先选择层数小的货位。

3.如权利要求2所述的一种面向冷库的移动式货架仓储系统货位分配方法，其特征在于，所述步骤4.2的过程如下：步骤4.2.1、优先选择拣选时间短的货位方法：将每个货位的编号和对应的拣选时间取出创建矩阵，第一列为货位编号，第二列为对应的拣选时间，然后将其打乱，每一行的货位编号和拣选时间依然对应，然后将其按照第二列升序排列，此时生成的部分种群编码与第一列一一对应；

步骤4.2.2、优先选择层数小的货位方法：将每个货位编号和其所在层数取出创建矩阵，第一列为货位编号，第二列为对应的层，然后将其打乱，每一行的货位编号和层数依然对应，然后将其按照第二列升序排列，此时生成的部分种群编码与第一列一一对应。

4.如权利要求1～3之一所述的一种面向冷库的移动式货架仓储系统货位分配方法，其特征在于，所述步骤7的过程如下：步骤7.1、采用基于滑动插入的空间扩散算子，首先随机产生两个随机位置j和k，然后将位置j到位置k的货位编号作为队列，位置j的数字作为队列的头部，位置k的数字作为队列的尾部，然后从队列尾部开始依次删除，并将其插入到队列的头部，直到执行d次插入；

步骤7.2、种子的分散过程服从均值为0、标准差为σ的正态分布，σ的大小决定了种子的搜索范围，令滑动插入的执行次数d服从N(0，σ2)，将所得随机数α取绝对值后向上取整作为滑动插入的执行次数d。