可合流的自动分拣系统订单排序优化

现代自动分拣系统广泛采用先分区拣选后订单合流的分拣策略,其中存在着订单排序优化问题. 对此,首先提出一种可压缩式订单合流方法,即提前各分区内订单货物的开始拣选时间,并在订单合流过程中将提前的拣选时间转化为对货物间距的压缩,从而既减少了订单总拣选时间,又避免了合单过程中货物的冲突.由于订单的拣选次序影响各订单的提前拣选时间,进而影响订单总拣选时间,故建立订单排序优化问题的数学模型并归结为旅行商问题(traveling salesman problem, TSP)问题,即各订单类似于待访问的城市,受订单排序影响的各订单拣选时间类似于各城市之间的距离,目标为求得合理的订单排序,从而使得总拣选时间最小. 最后应用最大最小蚁群算法(max-min ant system, MMAS)求解该模型.仿真结果显示,订单排序优化后自动分拣系统的拣选效率有了较大幅度的提高.     

自动分拣系统并行分区拣选优化策略

分析自动拣选系统的拣货区数量、缓冲区容量和品项分配与并行分区拣选策略下系统效率的关系,研究各拣货区挡板动作时序对订单拣选总时间的影响,提出一个对并行分区拣选策略的综合优化方法.该方法以总拣选时间最小为目标,确定最佳拣货区数量和缓冲区容量,引入并改进相似系数,建立基于相似系数的品项分配聚类模型,提出一种启发式聚类算法.经对某自动分拣系统进行实例仿真分析,结果表明,该综合优化方法有效.     

配送中心分拣订单合批策略的研究

合理优化货物拣选路径和订单批量策略是劳动密集型配送中心降低拣选成本的一种有效方法。通过分析人工拣选作业和订单合批的特点,从拣选路径、拣选次数、订单提前期3个方面考虑,构造了拣货作业中订单分批的多目标优化数学模型,并分别用先到先服务、基本遗传算法、改进的小生境遗传算法对数学模型进行求解,得出不同的订单数据从执行时间和优化效果方面所对应的最优求解方法。     

基于遗传算法的配送中心订单拣选优化问题研究

以拣选所有订单的行走距离最短为目标,研究了配送中心内订单分批拣选的优化问题.文中采用了遗传算法来优化订单的分批组合,不同于先前的分批优化方法,本文在订单分批时,考虑了种子订单的选择方法,通过种子订单的有效选取,使拣选总距离得到了明显的优化.     

基于智能机器人的“货到人”系统订单排序优化

提出一种适用于"货到人"智能机器人系统的订单排序模型,通过优化订单拣选顺序,增加拣选台内相邻订单和拣选台之间订单的共用货架数量,减少货架的搬运次数,提高货架的出入库效率.把订单的排序看作旅行商问题(travelling salesman problem,TSP),并用改进K-Means聚类算法求解该订单排序模型.选取3组不同批次订单进行仿真验证,优化后系统货架搬运次数平均减少35. 63%.     

基于顺序拣选策略的压缩动态虚拟视窗算法

为缩短虚拟容器长度、减少订单拣选总时间,改进了拣选设备,提出了压缩动态虚拟视窗算法。该方法为每台拣选机设置一个重力缓存区及挡板,拣选时先将货物弹射至到重力缓存区,在缓存区内压缩货物间距;再把货物从重力缓存区合并至皮带输送机,实现货物的密集排列和虚拟容器长度的缩短。基于货物的顺序拣选策略,建立了压缩动态虚拟视窗算法的数学模型。以某地市卷烟配送中心的3批订单数据为例进行了仿真,结果表明该方法将拣选时间缩短了87.45％～87.77％,并且拣选时间随着拣选机弹射速度和重力缓存区货物合并速度的增加而减少。     

基于启发式算法的自动化立体仓库拣货路径优化研究

为了对自动化立体仓库拣货系统进行优化,本文根据自动化仓库订单拣货问题的特点,以拣货时间最小化为目标建立了相应的数学模型,设计了基于启发式规则的求解算法,并用MATLAB实现了算法,经仿真验证以及将启发式算法与文献其它算法进行比较,结果表明,应用本文模型以及改进的启发式算法进行拣选路径的设计,能够有效地缩短拣选时间和距离,从而提高拣选效率,本算法具有一定的实用性。     

基于串并行混合拣选策略的自动拣选系统品项分配优化

面向配送中心自动拣选系统的效率需求,提出了一种新型的串并行混合拣选策略,并设计了品项货位分配的优化方法。针对订单拣选作业,结合串、并行拣选策略的优点设计混合拣选策略:首先选择非干涉品项进行并行拣选,而后针对并行拣选后产生的间隙选择合适品项进行插空拣选,最后对剩余品项进行串行拣选。针对该拣选策略受品项货位分配影响较大的特点,设计了改进的小生境遗传算法对拣选系统的品项货位分配进行优化。仿真试验结果证明了串并行混合拣选策略和品项货位分配优化方法对提高自动拣选系统效率的有效性和可行性。     

卷烟自动分拣系统作业时序及订单分拣能力建模

本文研究了卷烟自动分拣系统的作业时序建模及效率分析.简要说明卷烟自动分拣线主要设备结构和工作特点,建立了卷烟分拣作业系统作业时序模型,包括补烟作业建模、立式和卧式分拣机作业时序建模,并应用"虚拟容器"概念对立式和卧式分拣机分拣的条烟进行容器长度建模,得出订单分拣作业的效率模型.     

一种应用于物流行业的自动分拣控制系统

针对人工为主的物流转运方式分拣错误率高及分拣效率低,难以满足中国社会日益高涨的物流需求等问题,因此本文提出一种货物自动分拣系统,可应用于物流行业中物品的自动分拣和分类,相比较与传统的人工分拣和分类方式,该系统不仅可以显著的提升货物的分拣效率和分类准确率,而且节约了大量的人力成本,对于推进物流行业朝自动化方向的发展具有重要的应用价值。     

总完工时间最短的恒速机排序

研究了可中断的带有到达时间的使总完工时间最小的恒速机排序问题．工件最多被截断2N次,其时间复杂性为N（nlogn）．此问题是NP-难的,对一些特殊情况进行分析,给出了最优算法．     

在误工工件个数最少的条件下使最大延误为最小的分支定界算法

多目标排序是研究多个优化目标的排序问题,在解决经济、管理、工程、军事和社会等领域出现的复杂问题中起着越来越重要的作用。2007年有文献证明以误工工件个数最少为第l目标、使总完工时间最小或者使总延误最小的多重目标排序问题1‖（∑Cj／∑uj）或者1‖（∑Tj／∑Uj）都是NP困难的。然而,迄今为止,对于以误工工件个数最少为第1目标、使最大延误最小的多重目标排序问题1‖（Tmax／∑Uj）的计算复杂性还不清楚。给出了这个多重目标排序问题1‖（Tmax/／∑Uj）的分支定界算法,借助几个性质,得到较好的上下界,能够较快地得到最优解。     

基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化

传统移动机械臂路径规划算法没有根据抓取点分布情况对工位点坐标进行优化,效率低,对此,提出了一种基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化方法.通过对拣选物品位置的分析,建立单个工位点上移动机械臂分拣路径模型和多工位点的旅行商（TSP）问题模型,运用改进的遗传算法,在工作空间内对各个工位点的位置坐标寻优,规划出移动机械臂抓取的最短路径和多工位点间移动的最短路径.实验结果表明,与传统遗传算法可能,运用改进的等级进化选择算子和最优近邻交叉算子,遗传算法的收敛速度提高了46.15%,路径缩短了45.99%,系统运行时间减少了25.80%,提高了系统效率.     

fishbone仓储布局下的订单实时分配与拣货路径规划

在订单陆续到达的背景下,针对fishbone仓储布局设计了一种实时订单分配与路径规划算法,对多个拣货员进行订单分配与路径规划.根据订单中的货物位置和拣货员当前位置,实时将订单分配到各拣货员,再采用穿越型策略(S-shape)和返回策略对各拣货员进行路径规划;设计实验参数,在不同订单规模和订单到达率下,与时间窗分批在单个...     

基于动态学习和个体淘汰的鲸鱼算法求解订单接受与调度问题

结合订单型企业生产线的实际情况,在传统的订单接受与调度模型的基础上加入因客户优先级而带来的订单拒绝成本这一重要因素,并使用新型的鲸鱼优化算法(WOA)进行求解.WOA被提出是用于求解实数域的问题而且存在容易陷入局部最优的缺陷,针对这一问题提出一种改进的鲸鱼优化算法(IWOA).使用基于排序和偏离度的编码方式用于求解订单...     

带多重加工前约束的单机MOPJ调度方法

为有效解决晶圆加工过程中带换模时间、品种间晶舟分配的不确定性以及参数调整等多重加工前约束的单机单作业多订单MOPJ(multi-order-per-job)调度问题,对问题域进行描述,以订单总完成时间最小为优化目标,建立数学规划模型.给出求解较优调度解的定理,并提出具有双层嵌套编码机制的混合差分进化的入侵杂草调度算法,该算法引入具有学习机制的算子以改善解的质量.为有效提高算法的收敛性,在变异及邻域操作中考虑自适应过程.仿真实验结果表明,该算法是有效且可行的,优化晶舟分配的调度较未优化的调度可提高至少10%的性能.     

进港航班排序优化数学模型研究

针对常用进港航班排序数学模型(总延迟时间最小和总延迟成本最小)中存在的问题,本文选取空中延误成本、旅客延误成本、后续延误成本以及环境污染成本四个指标综合建立一种改进的总延迟成本最小数学模型。在分析已有的基于模拟退火的粒子群算法(SA-PSO: particle swarm optimization based on simulated annealing)优化进港航班排序时寻优能力不足、收敛速度慢的基础上,采用一种线性微分递减(LDD: linear differential decrease)的退火策略,从而可以有效地解决进港航班排序问题。实验结果表明：与FCFS(first come first serve)、PSO以及SA-PSO算法相比,LDD-SA-PSO算法在进港航班优化问题上具有较好的寻优能力和收敛速度,同时改进数学模型中参数选择对优化结果也具有明显影响。     

物流企业配送系统订单处理研究

探讨了物流企业配送系统订单处理的问题,通过将客户订单内容转化为对企业特定时间内配送能力的占用需求,提出了一个整数规划模型,并给出了相关解法,最后通过一具体实例对模型进行应用,通过WinQSB软件进行了求解,结果对物流企业降低订单处理系统的决策复杂性、缩短订单处理周期具有一定指导意义.     

以延迟和延误为第1目标的约束多目标排序问题

多目标排序是研究多个优化目标的排序问题,它在解决经济、管理、工程、军事和社会等领域出现的复杂问题中起着越来越重要的作用。1956年Smith研究在没有工件误工的、所谓"完美的"(perfect)排序中寻找使平均完工时间为最小的排序问题,开创了研究多目标排序的先河。然而,在实际问题中往往是允许工件误工的,也就是说,工件可以在交货期之后完工,即允许工件有延迟或者延误,只是针对不同的问题对工件的延迟或者延误有不同的要求。研究以延迟和延误为第1目标的四个约束多目标排序问题,在最大延迟L_(max)、总延迟∑L_j、最大延误T_(max)或者总延误∑T_j不超过给定的量的约束条件下,寻找使平均完工时间为最小的排序,分别提出相应的算法。     

自动吊卡系统的可靠性分析

基于各系统先验失效分布假设的基础上,应用可靠性框图法对新设计的石油钻机的自动吊卡（液压、控制、机械系统）进行了多层次的可靠性分析,求得自动吊卡3个子系统和总系统使用可靠度随时间的变化趋势。同时根据各元件对系统的影响程度,找到了对系统可靠度影响较大的主要系统部件,并提出提高自动吊卡安全可靠性的相应建议。