【摘 要】
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随着电子商务的蓬勃发展,海量客户需求和高频次、多品种、小批量的订单特性给电商物流中心订单拣选效率带来巨大挑战。在物流智能化趋势下,大量电商企业采用自动导引车（Automated Guided Vehicle,AGV）拣选系统进行订单拣选。但AGV拣选系统在实现拣货模式向“货到人”转变和订单处理速度提升的同时,也面临着货架重复多次出入库、机器人行走路线迂回等问题。为了提高电商AGV拣选系统作业效率,
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随着电子商务的蓬勃发展,海量客户需求和高频次、多品种、小批量的订单特性给电商物流中心订单拣选效率带来巨大挑战。在物流智能化趋势下,大量电商企业采用自动导引车（Automated Guided Vehicle,AGV）拣选系统进行订单拣选。但AGV拣选系统在实现拣货模式向“货到人”转变和订单处理速度提升的同时,也面临着货架重复多次出入库、机器人行走路线迂回等问题。为了提高电商AGV拣选系统作业效率,实现仓储资源的合理调度,本文考虑AGV系统特性,研究订单分配与路径规划的联合优化问题,可为电商企业智能化仓储运营管理提供决策支持,具有重要的理论价值和实践意义。论文的主要工作包括:（1）总结归纳订单拣选系统和订单分配、路径规划的既有研究成果。对AGV拣选系统设备组成、结构布局和订单拣选作业流程进行详细介绍和剖析,为AGV拣选系统的联合优化研究奠定基础。（2）提出AGV拣选系统订单分配与路径规划的联合优化方法。明确了多订单、多货架、多拣选站业务场景下的订单分配和路径规划问题的内涵,指出订单分配和路径规划的决策要素及其必要性、相关性,以机器人负载距离最小化为目标,建立了订单分配与路径规划联合优化的混合整数规划模型。同时结合问题和模型特征,采用A*和自适应大领域搜索（Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS）算法进行求解,并在原有ALNS算法基础上,设计了适合订单分配问题的移除和修复算子。（3）使用不同规模的仿真算例进行方法验证。利用不同规模的仓库和订单仿真算例,对比分析先到先拣选规则（First-Come-FirstService,FCFS）、CPLEX求解器和ALNS算法在订单分配问题上的求解效率,并深入挖掘了批次容量、订单商品种类、货架存储多样性和仓库商品丰富度这些因素对联合优化方案的影响。计算和分析结果表明,本文所提出的AGV拣选系统订单分配和路径规划联合优化模型及算法,能有效缩短机器人负载距离,从而提高电商物流中心整体订单拣选效率。而ALNS算法在订单分配问题上适应性良好,可在较短时间内获得与CPLEX质量相近的解,时间优势明显。图39幅,表14个,参考文献100篇
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