【摘 要】
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目的针对双区型仓库,以拣货时间最短为目标函数构建数学模型,进一步提高拣货效率。方法提出并设计动态货位调整与人工拣货协同作业的动态拣货策略,分别采用GA算法和GASA算法
【基金项目】
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国家自然科学基金（51275407,51475363,11072192）,陕西省工业科技攻关项目（2018GY-026）,陕西科技大学博士科研启动基金（2018BJ-12）,国家级大学生创新创业训练计划（12145）
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目的针对双区型仓库,以拣货时间最短为目标函数构建数学模型,进一步提高拣货效率。方法提出并设计动态货位调整与人工拣货协同作业的动态拣货策略,分别采用GA算法和GASA算法进行最优化求解。结果 GASA算法优于GA算法,拣货单为1张情况下的拣货时间可减少4%;与静态拣货策略相比,拣货单为10张情况下,采用GASA算法时,文中设计动态拣货策略下的拣货时间可减少6%,且随着拣货单数量的增加,拣货时间节约占比越大。结论 GASA算法较GA算法其求解动态拣货路径优化问题更高效、优化结果更好。文中所提动态拣货策略更方便实施,在静态拣货路径优化基础上,可进一步提高拣货效率,且拣货单越多,效果就越显著。
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