【摘 要】
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电商经济飞速发展的状况下,对物流仓库的工作模式提出了更高、更快、更准的要求。针对仓库作业的智能调度和载货资源分配问题展开分析,重点关注批量订单拣货作业的优化配置问题,分别从波次订单划分和拣货路径优化两个方面开展了解决方案的研究。（1）为了将某个波次订单划分成合理的分次入库拣选清单,并满足拣选车的额定装载量,用波次订单中待拣选货物的分布位置、相对距离表达待拣选货物的特性,借助Canopy算法进行同波
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电商经济飞速发展的状况下,对物流仓库的工作模式提出了更高、更快、更准的要求。针对仓库作业的智能调度和载货资源分配问题展开分析,重点关注批量订单拣货作业的优化配置问题,分别从波次订单划分和拣货路径优化两个方面开展了解决方案的研究。（1）为了将某个波次订单划分成合理的分次入库拣选清单,并满足拣选车的额定装载量,用波次订单中待拣选货物的分布位置、相对距离表达待拣选货物的特性,借助Canopy算法进行同波次拣货清单的粗聚类,再利用K-means聚类算法进行拣货清单的二次细分,实现从仓储分布上的拣货区域划分,减小同批次拣选清单的工作范围,提高拣货效率。（2）在获得同波次拣选清单后,还需解决波次拣货路径的智能规划问题,以双区形仓库布局为基础,借助遗传算法编码货物的仓储货位,建立批次货物的拣选路径求解策略。为提高拣货路径的算法求解效率,对遗传算法进行了改进,首先在轮盘赌选择策略上引进幂次方,使较短路径的拣货次序组合在种群中具有更大的适应度,易被选中;同时,设计了一种动态单映射杂交策略,在保持杂交操作的全局搜索能力下,增强相邻拣货任务的关联性搜索;并设置杂交操作前、后的两次选择机制,筛选更短路径的组合个体作为再次迭代的父代。最后,在仿真仓库布局中验证了改进算法的有效性。
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