【摘 要】
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随着我国经济全球化的发展趋势,现代物流产业在中国国民经济中的战略地位和影响也日益凸显。传统的仓储体系早已无法适应时代的需要,而自动化立体仓库(Automated Storage and Retrieval System,AS/RS)以其节约空间、智能化的管理等特点,成为当前仓库建设的首要选择(Ramtin等.,2015)。然而随着持续性增加的订单数量的需求,对于智能仓储系统工作效率的要求也愈来愈高
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
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随着我国经济全球化的发展趋势,现代物流产业在中国国民经济中的战略地位和影响也日益凸显。传统的仓储体系早已无法适应时代的需要,而自动化立体仓库(Automated Storage and Retrieval System,AS/RS)以其节约空间、智能化的管理等特点,成为当前仓库建设的首要选择(Ramtin等.,2015)。然而随着持续性增加的订单数量的需求,对于智能仓储系统工作效率的要求也愈来愈高,所以加快自动化立体仓库的建设显得尤为重要。由于堆垛机作为在立体仓库中存取商品的直接设备,其运行轨迹将直接影响存取效率,进而影响自动化立体仓库整体的效率,因此有着很大的研究价值与实用性。本文主要研究货位优化策略以给出货物合理的布局建议,优化堆垛机调度路径以减少其作业时间。从以上这两方面来帮助企业更加高效的管理自动化立体仓库,提高企业的核心竞争力。(1)对自动化立体仓库中货物进行合理布局有助于提高堆垛机调度效率。因此,针对X公司当前货物存储情况进行货位优化。首先分析优化方向,建立了以货架稳定性、货物出入库频率、货物相关性为优化方向的数学模型,并通过权重系数构建多目标优化模型。然后选择遗传算法作为主要优化算法,改进算法编码方式与交叉规则,设置动态的交叉变异概率,并引入精英保留策略避免优秀个体受到破坏。最后通过MATLAB进行多维度的实验仿真,分别验证每一个优化目标的实验结果,在通过权重系数验证最终的优化结果,帮助企业根据现实情况灵活的选择优化方向。(2)针对X公司堆垛机调度优化问题,首先根据其堆垛机的类型建立相应的数学模型。然后对遗传算法的不足提出了优化策略,引入距离矩阵方差最小法(MVODM)和贪婪思想提高初始种群质量,结合模拟退火算法增强局部搜索能力。最后通过实验仿真,获得了堆垛机最优的调度顺序,从而大大提高了堆垛机调度的效率。(3)将验证好的优化算法与实际结合起来,并按照软件的设计规则实现以货位优化模块、调度优化模块为主要功能的调度系统。
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