汽车零部件立体仓库货位优化问题研究

以立体仓库库存为研究对象,从物流仓储管理角度,研究了货位分配优化问题。分析了汽车零部件货位布局优化原则,建立多目标货位分配优化数学模型,对遗传算法进行了算子设计,运用Matlab软件实现模型的求解,得出可行的货位优化方案。最后结合实例进行多目标货位优化数学模型求解及应用,并以三维仿真图形展示了优化效果,验证了所设计的遗传算法的有效性,对同类问题的解决具有参考意义。     

基于改进模拟退火遗传算法的自动化立体仓库 货位优化

针对自动化立体仓库出入库作业量大、品类复杂等特点,对仓库货位展开优化研究,遵循周转率原则、货架稳定原则、关联原则等,构建了提高出库效率、提高货架稳定性、增强货物相关性的货位优化模型。使用传统模拟退火算法、遗传算法与改进模拟退火遗传算法求解模型,得出货位优化结果。对比分析结果证明了在解决货位优化问题时,改进算法比传统基础算法更加有效,能更好地改善自动化立体仓库空间使用率低、拣选效率低、货位摆放混乱的现状。     

自动化立体仓库出入库决策系统的开发与仿真

在对作业方式、出入库作业方式分析的基础上,开发出了自动化立体仓库的出入库决策系统.系统管理层用Visual Basic 6.0编程语言开发,可实现对系统参数的初始设置,记录和查询出入库信息,货位优化管理和堆垛机的优化调度.监控仿真层的开发选用了组态软件组态王6.5,可实现对立体仓库的输入输出作业过程的动态模拟,并对系统运行结果进行曲线分析.系统数据库平台的构建选用的是Access 2000数据库软件,该数据库平台为管理层和监控层搭建了数据桥梁.进行货位优化管理时要综合考虑分布描述指标、库存量指标、出库分发效率指标这三个指标;按照堆垛机作业路线的优先级来安排堆垛机作业指令;综合考虑货位管理、堆垛机调度和输送机的运送管理这三个问题.通过仿真试验证明了可以得到系统进行优化决策方案.     

某公司仓库储区和货位的分析与改进

针对某公司仓储管理中储位管理存在的问题,对该公司的储区和货位进行了分析,提出了动静储区分区的改进方案,分区后总行走时间减少了近61%.此外,还对动储区建立整数线性规划模型,以作业人员行走时间最短为目标,进行了优化,给出动储区具体货位分配方案.     

基于二进制粒群的拣选作业优化

目的提高电子标签拣选系统中拣选作业的效率与货位占有率。方法以某电子拣选库为研究对象,提出以订单完成度、货位占有率以及货位聚集度为目标的拣选优化模型。设计基于二进制粒子群算法(BPSO)和遗传算法(GA)的模型求解仿生算法。结果试验及优化结果表明,基于BPSO的电子拣选库订单的完成度、货位占有率以及货位聚集度较遗传算法更高。结论基于二进制粒子群算法求解的优化模型较符合实际的电子拣选库人工拣选作业,同时仓储作业货位的利用率及拣选效率得到了提高。     

双载具式多层穿梭车立体仓库货位优化研究

目的为提高双载具式多层穿梭车立体仓库的运作效率,对其货位优化进行研究。方法针对双载具式多层穿梭车立体仓库货位优化作业系统的特点,考虑其运动过程中的加(减)速度特性,建立以入库时间最短为目标的货位分配优化模型。通过设计结合交叉变异算子的混合植物繁殖算法对该模型进行优化求解,从而确定最佳货位分配方案,缩短货位分配时间。结果实例分析表明,混合植物繁殖算法与遗传算法和物繁殖算法相比,收敛速度更快、优化效率更高。结论混合植物繁殖算法能够有效地缩短双载具式多层穿梭车立体仓库的货位分配时间,提高了仓库运作效率。     

基于多智能体强化学习的自动化电力仓库货位优化

自动化仓库的货位优化是提高仓库效率的重要途经之一。本文针对电力仓库货位优化问题,采用基于多智能体强化学习的方法,提升优化效果。首先分析DDPG算法和MADDPG等算法的不足;然后在此基础上提出改进算法ECS-MADDPG及其模型。在该算法中,同时考虑当前时间点的即时奖励和未来奖励因素;最后利用电力物资的历史出入库数据,应用强化学习算法训练货位优化模型。研究表明,与MADDPG、DDPG等算法相比,ECS-MADDPG拥有较高的稳定性和回报值。     

基于最小时间算法的货位优化研究

针对某烟草公司自动化立体仓库的运行现状和结构特点,探讨了货位优化设计原则,建立自动化立体仓库三维数学模型,研究了叉车的运行时间,提出了时间最小的货位优化方法,并获得了重要的计算公式.     

基于FlexSim 的军队自动化立体仓库货位优化研究

为提高军队自动化立体仓库出货速度和运行稳定性,提出了在堆垛机闲时对货位进行以分类存储L 形分区为导向的再分配优化设计。根据用户需求,程序自动生成分类存储的L 形分类存储货位分区信息,并调用堆垛机对在存货品逐一判断、搬运,让所有货品按照L 形区域排列,完成货位优化。利用FlexSim 软件对具体实例进行了仿真,结果表明,优化后的货位能较大程度地提高仓库的输出效率。     

可变路径人工拣货系统动态货位调整研究

考虑在线零售企业的时变需求,基于逐步求精、渐进式优化的思路,通过实时、动态调整商品在仓库中的存储位置来响应需求的快速变化,并允许拣货员改变其行走路线,在订单拣货的同时进行货位调整。构建了可变路径下动态货位调整框架模型;提出前进和返回交替进行的回转路径策略,并对路径调整策略及商品选择策略两个关键进行研究;通过实验验证模型的有效性。结果表明,在订单规模中等,需求偏度较大时,动态货位调整可节约25%左右的拣货距离,货位优化效果明显,可为在线零售企业科学实施动态货位调整提供理论指导。