随着现代物流业的发展,计算机集成制造系统(Computer IntegratedManufacturing System)环境下的供应链管理(Supply Chain Management)、工厂自动化(Factory Automation)和管理信息系统(Management Information System)等对仓库管理提出了更高的要求。企业已不仅仅满足于库存信息的准确性,如何通过优化调度实现快速拣选,加快物资出入库的速度,利用条形码等科技手段提高作业效率、减少误差等已成为企业管理不可缺少的关键技术,越来越受到企业的重视。作者在硕士期间参加了某船材仓库的项目开发工作,在深入研究固定货架拣选路径优化问题和货物出入库路径优化问题的基础上,完成了仓库智能管理子系统的实际应用开发设计工作。首先利用统一建模语言建立了仓库智能管理系统的需求模型和对象模型,创建了数据库;然后针对固定货架拣选路径优化问题提出了一种新型的混合遗传算法,建立了固定货架拣选路径优化问题和货物出入库路径优化问题的数学模型,并利用新的混合遗传算法求解。仿真实验表明了算法的有效性;最后开发了相应的仓库智能管理系统软件,并投入使用。本文的主要工作和创新点如下:(1)首先详细分析了仓库智能管理系统的业务需求,并采用面向对象的方法和统一建模语言UML对仓库智能管理系统进行了系统建模。在建模过程中,利用用例图和活动图建立了系统的需求模型,使用包图、类图和顺序图建立了系统的对象模型。然后,在系统建模的基础上,对数据库进行了详细地设计,确定了关系表和值域表。(2)针对固定货架拣选路径优化问题对遗传算法进行了改进,构造初始种群时加入了一种补充算法,遗传操作采用受贪婪算法启发的交叉算子和倒位变异算子,构造了一种新的混合遗传算法;然后综合考虑货架的结构,以叉车经过所有待拣选货位点后所花费的总时间代价最少为目标,建立了固定货架拣选路径优化问题的数学模型;并利用该混合遗传算法解决了固定货架的拣选问题。仿真结果表明该遗传算法在执行时间和优化效果两方面均能很好地满足作业要求,算法操作简便、有效。(3)研究了混合遗传算法在货物出入库路径优化问题中的应用。以仓库货架基本布局为基础,以叉车出入库时间最短为目标,建立了货物出入库路径优化问题的数学模型,并将提出的混合遗传算法应用到此问题的解决中。然后进一步将路径优化融入到仓库智能管理系统的开发中。仿真试验结果表明,该算法大大减少了货物出入库的时间,提高了出入库效率。(4)在系统建模、数据库设计以及出入库路径优化的基础上,进行了仓库智能管理系统的软件开发,调试,并投入实际运行。实践证明,该系统满足了仓库管理的要求,提高了货物出入库的整体效率,并大大降低了差错率。最后,希望本论文的研究能够提高仓库的智能化与自动化程度,推动我国仓储业的发展。