配送中心订单分批拣货模型及种籽启发式算法

订单分批是为了提高拣货作业的效率而将多张订单合并成一批，进行批次拣取作业，其目的在于缩短拣取时平均行走搬运的距离及时间。若再将每批次订单中的同一品项加总后进行拣取，然后把货品分类至每个不同的顾客，就形成了订单的批量拣取。这样不仅缩短了拣取时平均行走搬运的时间，     

订单分批问题的数学模型及节约启发式算法

构造了拣货作业中订单分批问题的数学模型,在一些模型假设的基础上,提出了解决该问题的节约启发式算法。算例分析表明,该算法的订单分批结果优于传统的先到先服务分批结果,为实现订单优化分批拣货作业提供了新方法。     

EIQ分析法在物流配送中心拣货系统设计中的应用

探讨了物流中心拣货系统的重要性,分析了拣货系统的EIQ法,并指出合理设计物流配送中心拣货系统,将有利于发挥物流配送中心的功能,提高物流配送中心的工作效率。     

低层人至物拣货系统订单拣货路径问题研究

归纳总结了影响拣货路径的各种因素,并以低层固定货架仓库为例,重点研究了各种订单拣货路径策略及路径长度确定方法,在对实际应用较多的启发式方法进行比较分析基础上,根据路径策略的理论研究与应用概况,提出了进一步的研究方向。     

基于聚类算法的订单分批策略研究

订单分批是物流中心提高作业分拣效率的一个有效方法。主要针对“货到人”模式下的订单分批问题,构造了基于聚类算法的数学模型,并以最小化货物搬运次数为目标函数进行求解。通过在不同规模的订单数据下,比较基于聚类算法的分批策略与采用先到先分批策略、不分批策略在拣选作业中的实际效果,表明该算法能有效提高分拣任务的作业效率。     

仓储企业分区拣货作业优化策略

随着商品流通量急剧增加,订单趋于小型化及商品的多元化,仓储企业常通过订单拣货作业将客户订单所需要的货品收集起来.通过分析拣货作业现状,提出高校而精确的拣货策略,指出动态分区拣货作业中协同调度思想,并用实际事例递进演示了协同调度机理,并证明了其有效性.     

基于遗传算法的订单分批策略研究

选择合理且有效的订单分批策略,在优化分拣作业流程、减少作业处理时间方面起着关键的作用.基于遗传算法,对"货到人"工作场景下的订单分批问题构造了相应的数学模型进行求解.通过设定初始种群、选择、交叉、变异等遗传操作设计得到了有效的分批结果,验证了采用基于遗传算法的订单分批策略能够有效提升物流中心的拣选效率.     

无人仓系统订单分批问题及K-max聚类算法

为了提高订单拣选效率、降低拣选成本,研究了以自动引导小车(AGV)为搬运工具的无人仓库系统订单分批问题.分析了影响订单拣选成本和效率的两种主要因素,建立了以订单分批拣选总成本极小化为目标的整数规划模型.根据K-means聚类算法思想,结合订单分批问题的优化目标,基于每批订单中包含的商品种类和拣选每批订单需要搬运的货架信...     

Flying-Ⅴ型仓储布局下的拣货路径优化

为了提高现代仓库作业中的拣货作业这一核心环节的拣货效率,提出了一种以蚁群算法作为优化算法来解决仓库订单拣选的路径优化问题.这种算法采用正反馈机制,其使得搜索过程不断收敛,最终逼近最优解.而根据Flying-Ⅴ型仓库布局的特点,建立了订单拣选优化路径模型,并通过仿真实验,对传统穿越策略,S形启发式算法,蚁群算法三种算法的...     

动态拣选系统下订单分批问题研究

对分区拣选系统研究在线订单分批策略.基于排队论角度,采用随机过程、随机服务系统的基本理论与方法,构建串行分区下订单不分批与订单固定时间窗分批拣选的随机服务系统模型,确定要研究对比的系统效率指标.在MAT-LAB R2019a软件环境下模拟在线订单到达情况,分析系统效率指标并找出分区拣选系统的最优分批策略.仿真验证结果表...     

动态配料系统的控制算法与仿真研究

通过对混凝土搅拌站动态配料系统的控制过程进行分析,依据动态配料称重系统和定量控制相结合的思想,在系统动态称重配料过程中引入泛逻辑学理论,设计了泛逻辑智能控制器。MATLAB仿真表明其控制器具有响应快、超调小、稳态精度高的优点。与PID控制算法比较,该系统的配料精度和速度都达到要求,整个系统的效率也得到了提高。     

Taboo search algorithm for item assignment in synchronized zone automated order picking system

The idle time which is part of the order fulfillment time is decided by the number of items in the zone; therefore the item assignment method affects the picking efficiency. Whereas previous studies only focus on the balance of number of kinds of items between different zones but not the number of items and the idle time in each zone. In this paper, an idle factor is proposed to measure the idle time exactly. The idle factor is proven to obey the same vary trend with the idle time, so the object of this problem can be simplified from minimizing idle time to minimizing idle factor. Based on this, the model of item assignment problem in synchronized zone automated order picking system is built. The model is a form of relaxation of parallel machine scheduling problem which had been proven to be NP-complete. To solve the model, a taboo search algorithm is proposed. The main idea of the algorithm is minimizing the greatest idle factor of zones with the 2-exchange algorithm. Finally, the simulation which applies the data collected from a tobacco distribution center is conducted to evaluate the performance of the algorithm. The result verifies the model and shows the algorithm can do a steady work to reduce idle time and the idle time can be reduced by 45.63% on average. This research proposed an approach to measure the idle time in synchronized zone automated order picking system. The approach can improve the picking efficiency significantly and can be seen as theoretical basis when optimizing the synchronized automated order picking systems.     

基于形状分布算法的三维模型相似性研究

为消除传统的形状分布算法分辨力不高的缺陷,在传统形状函数D2距离的基础上提出了两点改进:将三维模型表面的随机样本点对依据其连线的几何属性进行分类,以反映模型的凹凸特征分布情况;引入点所在邻域法向量的夹角信息,进一步区分多面体盒形件、回转类零件或自由曲面信息.通过实验,证明该算法具有更高的分辨能力和精度.     

基于社会化库存的多回程物流配送问题的拉格朗日松弛算法

社会化库存是同城配送快速发展所呈现出的一种新特征.在社会化库存模式下,顾客可从多个同城商店订购货物,其物流配送服务需要通过配送车辆在商店与顾客间的多次往返而实现,这是一类特殊的多回程混合取送物流配送问题.针对该问题,建立了混合整数规划模型及改进的拉格朗日松弛算法;考虑到传统拉格朗日松弛算法存在无法有效提供上界的缺陷,引...     

行驶时间延迟的物流配送干扰管理模型及算法

针对物流配送过程中某路段行驶时间延迟而导致物流配送计划无法实现的难题,运用干扰管理方法,从客户满意度、驾驶员满意度和配送成本三方面衡量物流配送系统的扰动程度。针对带有时间窗的物流配送车辆路径问题,建立了目标规划数学模型,设计了用于求解该类问题的一种遗传算法,该算法采用二维染色体结构,以及适合多目标决策模型的适应值计算方法。最后,通过算例验证了所提干扰管理模型及算法的有效性。     

求解相同并行机混合流水线车间调度问题的分布估计算法

针对相同并行机混合流水车间调度问题,提出了一种有效的分布估计算法.针对基于排列的编码方式,设计了改进的启发式解码规则,进而提出了一种评价个体优劣的混合解码方式.建立了描述问题解空间分布的概率模型,通过对概率模型采样产生新个体,并基于优势种群更新概率模型的参数.通过基于标准测试集的数值仿真以及与已有算法的比较,验证了所提算法的有效性.     

求解物流配送路径优化问题的一种改进蚁群算法

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,由于需求的小批量和动态变化等特点,需要设计一个快速有效的求解算法。为此,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,设计了一个改进的蚁群算法来求解该问题,引进了选择算子、插点操作和动态改变算法参数等改进措施,开发和实现了一个试验软件包。仿真试验结果表明,该算法具有较好的全局寻优能力,收敛速度快,是解决物流配送路径优化问题的有效算法。     

两级分销网络选址——配送问题的模型及算法

为合理设计企业分销网络,提出两级分销网络选址一配送问题,研究在由工厂、配送中心和客户组成的且只销售一种产品的两级分销网络中,从若干候选点里确定已知个数的配送中心的位置以及工厂到配送中心和配送中心到客户的配送方案,使得在满足工厂和配送中心能力限制、客户产品需求、配送中心最小转运量和最小配送量的前提下,包括配送中心选址固定费用、从工厂到配送中心和配送中心到客户的配送费用在内的总费用最小,构建该问题的混合整数线性规划模型,并设计0-1和优先权混合编码的遗传算法。通过对1个演示算例和1组包括2～10个工厂、5-100个配送中心候选点、20-400个客户、6～20个需建设配送中心数的随机生成算例的计算分析,表明了所提方法的可行性和有效性。