工业生产型立体仓库货位分配及优化

以工业生产型立体仓库为研究对象,针对其出入库口多、存储货物重量差异大和出入库频率高等问题进行研究。在常规的存储策略基础上,制定了多目标优化的分区存储策略,根据"上轻下重"、"上低温,下高温"和"COI分配规则"提出了以出入库频率、货物重量差异和货物温度差异等为规则的存储原则。建立了运用该策略进行货物货位优化的数学模型,结合Pareto最优解的概念对多目标优化问题进行了求解,确定了货物的货位分配。通过在某企业立体仓库的应用表明:该存储策略有效解决了货物存储时的条件冲突问题,完成了货位优化分配,实现了立体仓库的节能及高效运行。     

基于两阶段狼群算法的自动化立体仓库作业集成优化

为提高单载具自动化立体仓库动态工况下的进出库效率,针对自动化立体仓库作业集成优化问题建立了仿真优化模型。模型根据货物重质、出入库频率划分货架区域,以指令内最小化单载具堆垛机运行时间为研究目标,设计了一种两阶段狼群算法对其进行优化。该算法使用狼群算法对货位分配和作业调度进行集成优化,求解过程体现出两优化问题之间的关联和反馈。实验结果表明,在不同的订单规模下,相比其他优化方式,两阶段狼群算法能得到满意解,并有效缩短自动化立体仓库的作业时间。     

自动化立体仓库的货位分配优化

为有效解决自动化立体仓库(AS/RS),即自动存取系统的货位分配问题,以货架稳定性和出入库效率为目标,结合多色集合、粒子群算法和模拟退火算法三者优势,建立区域划分、货位分配两阶段的多目标货位分配决策模型。区域划分阶段考虑货物出入库效率和货架受力情况,采用多色集合的围道布尔矩阵进行划分。货位分配阶段根据入库货物的类型和数目,采用结合模拟退火算法的混合粒子群算法求解货位分配优化问题。在MATLAB软件中运行实例,结果证明,与遗传算法和粒子群算法比较,混合粒子群算法在求解货位分配优化问题时的收敛速度快、稳定性高,且能在保证货架稳定性的前提下提高出入库效率。     

基于自适应细菌觅食算法的立体仓库货位优化

针对自升式穿梭立体仓库中穿梭车无需提升机即可实现跨层移动的运行特点，以该立体仓库模型为研究对象，进行货位优化。分别建立以提高出入库效率、货物分类存放、提高货架稳定性和平衡各巷道穿梭车工作量为优化目标的数学模型，并通过权重系数法将多目标优化函数转化为单目标优化函数。在标准细菌觅食算法的基础上，通过自适应策略对趋化步长和迁徙概率进行动态调整，提出了一种自适应细菌觅食算法，并利用该算法对货位优化数学模型进行仿真求解。仿真结果表明改进后算法的收敛速度提升，自适应改进策略有效，优化后目标函数值降低，货位优化效果显著。研究成果为立体仓库货位分配提供了一个综合、高效的优化方案，同时经立体仓库实际应用也验证了自适应细菌觅食算法的可行性和实用性。     

基于遗传退火算法的AS/RS货位分配问题求解

作为自动化立体仓库出入库作业的起点,货位分配对立体仓库的性能和效率都有着重要的影响,文章在分析立体仓库作业特点的基础上,运用遗传退火算法求解优化模型,并基于MATLAB对优化算法进行了实验仿真验证,结果显示,遗传退火算法对解决货位优化分配问题是有效可行的.     

基于混合禁忌搜索算法的自动化立体仓库的货位分配与优化研究

自动化立体仓库是现代物流系统的重要组成部分。文章在对自动化立体仓库的出入库作业方式进行分析的基础上,提出了一种求解自动化立体仓库货位分配与优化的混合禁忌搜索算法HTS(Hybrid Tabu Search)。HTS通过启发式算法生成货位分配的初始解,然后由禁忌搜索算法对货位分配进行优化,从而提高立体仓库的运作效率。在实施应用的过程中,对HTS算法的有效性进行了验证。     

基于入侵杂草算法的WMS货位优化分配的研究

近年来,仓储管理的发展越来越迅速,在物流业中所居的地位也越来越高。仓库的出入库速度是影响仓库效率的重要因素,因此合理的库位分配可以有效地提高仓库的作业效率。针对仓库货位分配策略问题,以相同产品存储相邻位置、提高产品出入库效率、提高货架稳定性为目标,建立了多目标优化模型;然后使用权重系数法将多目标优化模型转化为单目标优化模型;最后分别通过遗传算法和入侵杂草算法来求解该单目标优化模型,并使用Matlab软件进行了仿真实验。对比两种算法的仿真结果可以看出,采用入侵杂草算法可以有效地解决自动化立体仓库的货位优化分配问题。     

基于遗传算法的航天零件仓库货位优化研究CSCD

为提高航天零件仓储系统中零件出库效率和货架稳定性,建立多目标货位优化模型,并通过简单加权处理,将其转换成单目标优化模型。对仓储系统三个月的历史订单数据进行处理,提出基于遗传算法的存储策略。对模型仿真求解时,引入模拟退火算法解决了遗传算法出现早熟的问题。结果表明,提出的策略结果明显优于随机存储策略(RS)、ABC分类存储策略(ABC)、就近存储策略(COL),能有效提高立体仓库货物出库效率及货架稳定性。     

铝型材立体仓库货位分配优化

针对铝型材立体仓库存储货物尺寸长、重量大的结构特点,将提高悬臂梁式货架安全性为主要目标,依据入库效率、货架稳定和货架平衡原则确立优化目标,建立了货物入库的多目标货位分配优化模型,并基于模拟退火遗传算法(SAGA)求解模型,获得最优分配结果。通过实例仿真分析,相比于传统的遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA),SAGA能更快找到合理货物入库位置,并使得货架两侧悬臂梁受载平衡,有效提高铝型材立体仓库货物的入库工作效率和安全系数。     

基于调度策略的自动化仓库系统优化问题研究

为提高自动化立体仓库出入库操作的效率，提出了库区分配策略、任务分配策略和货位分配策略3种调度策略。分析了某企业自动化立体仓库货架布局。在一般库区分配策略的基础上，提出了基于映射的货品一货位耦合库区分配策略。该策略采用货品按出库频率高低排列形成不同优先级的货品链，货位按照距离出入库台的远近划分为优先级不同的货位链，优先级高的货品链和优先级高的货位链相匹配耦合，形成相应的货位分区。研究了基于库区分配策略和货位分配策略的优化问题，建立了相应的数学模型，并应用基于Pareto最优解的遗传算法对问题进行了求解。实践证明，该策略可以较好地分配自动化立体仓库的库区货位。     

GASA混合优化算法在自动化立体仓库堆垛机作业调度问题中的应用

堆垛机出入库调度优化问题是提高自动化立体仓库工作效率的关键技术之一.本文通过对出入库调度问题中影响堆垛机作业时间因素的分析,把堆垛机调度的优化路线问题转化为TSP问题,然后采用遗传-模拟退火混合优化算法来解决.数值试验表明混合优化算法吸收了单一算法的各自优点,克服了本身的缺点,显示出较强的全局优化能力,为立体仓库任务调度问题提供了新的求解思路.     

有货位载重约束的自动化立体仓库货位分配多目标优化方法

针对有货位载重约束的自动化立体仓库货位分配问题,提出了一种多目标优化方法。首先,引入货物系概念,选择按货物系分配货位的方式,初步确定了同种货物的分散程度。基于此构建了一种以出库时间最短、货架稳定性最高为目标的货位分配多目标优化模型。其次,提出并设计了一种非支配排序遗传算法对模型加以求解。算法采用分段整数编码方法对个体进行编码,采用分段交叉和单点变异实现遗传进化。最后,通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

基于遗传算法的自动化立体仓库储位优化研究

针对自动化立体仓库中货物储位分配策略研究关于多目标数学模型关键性问题。根据立体仓库中货物最佳位置分配的原则和策略,建立合理的货物出入库效率、货架稳定性和货物周转率的3个目标函数模型。根据立体仓库高效性能构建货物存取效率的调整优化模型,借助MATLAB程序对实际货物储位布局实例进行计算和求解并利用遗传算法获得了最优迭代解。仿真结果表明：采用遗传算法可以有效地优化货物储位分配,降低货架质心来提高稳定性,提高存储效率,改善和提高仓库智能化性能。     

自动化立体仓库货位优化研究

分析了自动化立体仓库货位优化的问题,建立了自动化立体仓库货位优化的数学模型,采用遗传算法研究了货位优化的方法,通过实例仿真分析,优化后显著提高了货架的稳定性,并且提高了货物的存取效率。     

一轨双机自动化立体仓库货位分配优化研究

以一条轨道两台堆垛机模式的自动化立体仓库货架的货位分配问题为研究对象,引入历史专家知识库,减少堆垛机的碰撞、避让、等待,建立以堆垛机出入库的运行距离最短为目标函数的动态货位分配模型。通过比较动态货位分配方法与货位就近分配策略两种方法,动态货位分配策略减少了一轨双机自动化立体仓库中堆垛机的作业路程,计算验证得出动态货位分配是有效的。     

烟丝原料立体仓库堆垛机出入库作业优化研究

为了提高烟丝原料立体仓库堆垛机的作业效率,解决多台堆垛机作业不均衡问题,提出了以各堆垛机作业时间总和最小与作业时间均衡为目标的出入库作业优化模型.在该模型中,用出入库优化作业的规则替代原有作业规则.为了寻求最佳的出入库货位序列,该模型通过构建货位坐标系,采用堆垛机在全速和减速运行状态下联合作业和单作业两种模式的作业时间计算方法,提高了出入库的作业效率.在相同参数下,对一个具体烟丝立体仓库实例进行了作业优化前后的比较.结果表明,通过采用优化作业方法,作业效率每小时可以提高82个烟包,各堆垛机的作业不均衡性大为减小.     

基于遗传算法的航天零件仓库货位优化研究

为提高航天零件仓储系统中零件出库效率和货架稳定性,建立多目标货位优化模型,并通过简单加权处理,将其转换成单目标优化模型。对仓储系统三个月的历史订单数据进行处理,提出基于遗传算法的存储策略。对模型仿真求解时,引入模拟退火算法解决了遗传算法出现早熟的问题。结果表明,提出的策略结果明显优于随机存储策略(RS)、ABC分类存储策略(ABC)、就近存储策略(COL),能有效提高立体仓库货物出库效率及货架稳定性。     

多模式自动化存取系统存储货位分配算法研究

针对多模式自动化存取系统的物资存储和上下架作业特点,讨论了物资入库上架的作业规则和流程,以物资下架出库作业效率为优化指标进行了入库上架过程的托盘物资存储货位分配。为适应密集存储作业特点,系统通过"制定货道分配计划→动态确定存储货道→穿梭板运送托盘物资进货位"3个步骤完成托盘物资存储货位分配和入库上架作业。在制定货道分配计划时,采用物资下架出库作业时间作为每条货道的下架出库作业效率评价指标,结合物资出入库周转频率求解最优货道分配计划,从而在不改变货架内原有托盘物资存储位置的条件下使制定的货位分配策略和物资存储方案达到最优。     

基于指派问题的自动化仓库复合出入库作业优化

研究了自动化立体仓库中的出入库调度优化问题,首先对堆垛机的作业类型和时间进行了分析和对比,然后提出利用指派问题的匈牙利算法对堆垛机的复合作业循环时间进行优化,最后将该算法运用于实例进行优化,并与动态规划的逆序递归求解进行了比较,得出指派问题的匈牙利算法更优的结论。     

一种多巷道立体仓库货位分配优化方法

针对多巷道立体仓库货位分配问题,建立了以货物出入库效率、货架整体稳定性、堆垛机负载均衡为优化目标的多目标优化模型。针对该模型提出了一种自适应多种群遗传算法（AMPGA）,引入余弦型自适应遗传算子实现种群中个体的交叉率和变异率动态自适应调整,同时对每个种群采用不同的交叉策略,并通过引入具有单方向性的进化逆转算子来克服其存在的局部搜索能力差和早熟收敛等问题,使之跳出局部最优,保持全局搜索能力。不同订单规模下的实验结果表明,MPGA相比于SGA优化提高2%～12%,AMPGA相比于SGA优化提高2%～14%,且AMPGA优化程度比MPGA更显著,耗时更短,对于货位优化结果更合理,是一种解决多巷道立体仓库货位分配优化的有效方法。