随着智能化概念的普及,工业智能化也在国家的号召下走上了发展的道路。无论是物流企业还是生产加工企业,都不可避免的需要使用仓库作为物流中转储存的地方。智能化加仓库的概念应运而生,这就是智能化仓储。智能仓储已经从理论研究的起步阶段到实际应用的发展阶段,因此针对该领域的研究有极大的研究价值和研究意义。智能化仓储分为货物存储和货物运输两个部分,现阶段多数优化算法的研究也是针对于这两部分开展的。目前对于货架或货位的优化以及路径规划的相关研究已有很多,并且大多数已取得较为优秀的研究成果。然而,关于传统的智能仓储优化的研究基本都是独立的,研究货架优化时只专注于货架摆放最优结果,而研究路径规划时只关注于算法的执行效率和优化成果。实质上两者间具有一定程度的耦合关系,在某些场景下两者耦合度很高。因此进行智能仓储优化时不应把货架优化和路径规划单独进行计算,应当将两者联合起来共同参与到一个优化系统中去。现阶段对于货架和路径规划的协同优化这部分的相关研究较少,本文拟采用协同优化思想,结合并分析实际问题和需求,提出货架路径协同优化框架。本文主要工作成果如下:(1)本文通过对智能仓储环节中各部分的关系进行耦合分析,进而提出货架货位协同优化的数学模型。该模型与传统智能仓储优化算法的区别在于,将路径规划和货架优化归为一个整体并用数学公式表达两者间的关系。(2)给出了智能仓储协同优化框架的求解算法,其中包括有货品相似度求解算法,改进的路径规划算法。在以上两种算法的基础上,使用改进的遗传算法,实现了货架路径协同优化。设计实验和对比算法,通过实验结果进一步分析本文所实现的智能仓储协同优化算法的特性。(3)设计并实现了完整的智能仓储优化解决方案,从图形化测试工具到数据分析算法,基础工具类都已完成。地图工具内部存储地图类型多样,且对外提供接口,便于使用各类地图类型的程序调用。数据分析算法亦是一个单独模块,输入数据即可获得结果,也可以用于其他用途。本文工作的意义在于,借鉴协同思想,通过重新分析智能仓储中货品、货架、路径规划间的耦合关系,从理论上提出一种以货架路径协同优化算法为核心的智能仓储协同优化框架,该框架有助于提高仓储的出货效率,降低运输成本。同时制作了灵活的工具类软件,可以适用于其他场景或者项目之中。