面向医药行业冷库的移动式货架仓储系统的货位优化研究

为提高移动式货架仓储系统的拣选效率,降低拣选能耗,对其在医药行业冷库应用中的货位优化问题进行研究。针对移动式货架仓储系统自身作业和医药冷库存储的特点,提出以同一巷道品项相关性最大和拣选能耗最小的策略来实现货位优化,建立多目标优化模型。在基本入侵杂草算法(IWO)基础上,设计了混合离散入侵杂草算法(HDIWO)进行仿真求解,通过引入多种群的思想来保证种群的多样性。在空间扩散阶段,采用自适应变异位数策略,用于初期的全局搜索和后期的局部搜索;在竞争生存之后,引入交叉算子和移民算子,增强种群内和种群之间交流。仿真结果表明,与入侵杂草算法、遗传算法相比,该方法具有更好的收敛性和全局搜索能力,能有效提高移动式货架仓储系统的拣选效率,降低拣选能耗,更适合移动式货架仓储系统的货位优化问题的研究。     

基于“货到人”拣选系统的动态货位分配研究

目的 为了提高“货到人”拣选系统的订单拣选效率，研究了电商仓库货位初始存储状态为非空情况下的商品货位分配问题。方法 考虑货架上现存商品信息、仓库空余货位数、待补货商品和新收入商品信息，提出基于商品关联度的分散存储策略，以极大化货架上所有存储商品的关联度之和为目标构建商品上架与下架的动态货位分配数学模型，并设计贪婪算法，再采用改进粒子群算法对贪婪算法得到的结果进行优化。结果 基于商品关联度的分散存储策略可以减少货架平均搬运次数29.32%左右。结论 与随机分配策略相比，文中提出的货位分配策略能够有效提升整个电商仓储中心的拣选速度。     

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。     

Auto Store仓储系统的运作与效率优化研究

目的 为缓解零售电商商品仓库占地面积广,拣选效率受限等问题。方法 文中就存储策略、指派策略以及路径策略方面对Auto Store仓储系统进行详尽的介绍,在此基础上流程化的分析Auto Store系统完成单次订单拣货作业的业务流程,并运用Anylogic软件对所提出的模型进行仿真和验证。结果 假定订单到达服从Erlang分布,在拣选车和工作站数量和拣选货物数量相同的情况下,对比了Auto Store仓储系统混存布局和传统布局的拣选效率,验证了混存布局的可行性。结论 同时对比基于2种任务指派策略,得出了以基于拣选时间最小化的指派策略下系统运作效率更优这一结论,对理论分析与仿真研究之间的结果进行分析比较,验证了模型的有效性。     

基于改进遗传算法的自动拣选系统 拣选位分配建模与优化

针对某自动拣选系统建立了拣选位分配优化模型,以拣选时间模型作为适应度函数,并通过判断海明距离添加一个惩罚函数对遗传算法进行了改进,对算例进行仿真实验,可以得到货位排序优化后,总拣选时间明显降低了27.85%。结果表明,货物拣选位的分配对自动拣选系统的拣选效率有很大的影响。要想降低总拣选时间,提高自动拣选系统的拣选效率,不能只考虑个别种类货物的位置分配,要从全局的方向去考虑。该研究对配送中心如何提高自动拣选系统的效率提供了理论支持。     

现代仓储中心存储布局的优化研究

仓储中心的货架摆放布局是影响拣选作业效率的重要因素之一,为研究货架摆放布局对有效存储面积的影响,以鱼骨布局为研究对象,构建其有效存储面积利用率模型,并对其进行仿真验证。结果表明,在鱼骨布局设计的仓库中,主拣选通道角度一定时,拣选通道宽度与货架宽度比例越大,有效存储面积利用率越小;拣选通道宽度与货架宽度比例一定时,主拣选通道角度越趋近于0度或者90度时,有效存储面积利用率越大。由此,鱼骨布局等改进型仓储布局为决策拣选路径提供了新的思路,也从理论上证明了改进型仓储布局实践应用的可行性。     

基于COI与作业负荷平衡的多巷道仓库储位分配策略

储位分配策略直接影响仓储货品的拣选效率与仓库绩效。传统基于物料周转率（COI）的储位分配方法将出入库频率高的货物存储于距离出入口近的储位上,在多巷道分布的仓库当中,这可能导致部分巷道作业拥堵和事故发生率高等。为提升仓储货品拣选效率和减少巷道作业不平衡带来的负面影响,本研究将基于COI储位分配方法与巷道作业平衡改进策略相结合,通过定性解析与模型分析,提出绝对分巷道存储模型和相对平均与最大值控制模型两种储位分配改进方法。通过实例数据分析,两种新方案对行走距离增加值可控制于千分之一以内,而新最优可行解对完善仓储策略和进一步提升仓储企业效率有着重要作用。     

新型无人仓AutoStore的货物合箱方法研究

目的 为减少AutoStore系统在共同存储策略下的订单处理时间,解决经营品类繁多,但仓储面积有限的企业货物存储问题。方法 提出货物合箱的存储方法,设计关联规则挖掘算法与混沌种子优化算法的混合优化算法进行求解。从机器人翻箱操作、料箱的分配规则、系统布局三方面进行分析,结合AutoStore运作规律,建立以机器人拣货行走距离最短为目标函数的数学模型,通过Apriori算法输出货物热度,输入混沌种子算法,得到储位分配结果,实现联动决策。在基本种子算法的迭代中加入混沌序列,帮助种子避开局部极小值。结果 实例分析表明,货物合箱方法能够显著减少共同存储下AutoStore系统的订单处理时间,缩小与指定存储策略订单处理时间的差距,与粒子群算法和基本种子优化算法相比,混沌种子优化算法的优化效率更高、稳定性更好。结论 文中的研究为经营品类繁多,但仓储面积有限的企业提供了一种更适合的货物存储策略,具有较强的操作性和实际意义。     

基于遗传算法的线束加工仓库货位优化研究

目的文中以减少汽车线束加工立体仓库堆垛机运行时间和距离,提高订单处理效率为目的,建立货位优化的数学模型。方法根据某汽车线束加工立体仓库的真实情况,在分析历史订单数据的基础上,通过基于定位储存策略的改进遗传算法对货位分配问题进行仿真和求解。结果仿真结果表明,定位存储策略优于就近存储策略、随机存储策略和分类存储策略,其减少堆垛机运行时间的比例分别达到了18.8%,16.9%和35.7%。结论采用定位存储模型能有效改善汽车线束加工立体仓库系统处理生产订单的效率。     

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。     

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。     

基于最短取货时间的仓储机器人待命位策略研究

考虑一种由机器人托运可移动式货架取代人工拣货的新型仓储系统,采用统计建模的方法研究三种常见的仓储机器人待命位策略,并同时考察了传统仓储布局和带横向巷道的仓储布局。通过仿真模拟验证了理论模型的有效性,最后分析比较了在不同布局仓储系统中的三种待命位策略。研究结果表明在相同布局的仓储系统中,第三种待命位策略即机器人停留在作业结束位置的待命位策略表现最好;同时,在两种布局中,第一种和第二种待命位策略在无中间横向巷道的仓储系统中更有优势,当每一列的货位数较多时,第三种待命位策略在带中间横向巷道的仓储系统中才具有明显优势。     

多人拣选系统拥堵的马尔科夫建模与仿真研究

目的 为了降低拣选系统拥堵率提高应急物资的运输效率,文中提出一种基于马尔科夫的多人拥堵模型。方法 分别构建窄通道货位单件拣选和货位多件拣选情况下的马尔科夫状态转移矩阵,求解平稳分布,获得拣选概率与拥堵率的函数关系式,并通过仿真分析不同因素变化对拥堵率的影响。结果 研究发现在货位单件拣选情况下,拣选概率取值为0.3左右时,系统拥堵率达到峰值,之后随拣选概率的增大而减小;在货位多件拣选情况下,拣选概率与系统拥堵率呈正相关,系统拥堵率随着拣选概率的增加而增加。结论 在实际拣选作业中,为了降低系统拥堵率,货位单件拣选应尽量避免拣选概率在0.3左右;货位多件拣选应尽量降低拣选概率。     

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。     

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。     

RFID技术在仓储管理系统中的应用

针对目前仓储管理中存在的问题,研究一种基于RFID的仓储管理系统.以RFID技术为核心,结合计算机技术,实现自动收集货物、货位信息,智能引导入库及出库作业,达到了货物入库、出库的自动化、智能化管理的目的.     

基于鱼骨型仓库布局的多车拣选路径问题优化

为了推动鱼骨型仓库在实际场景下的应用,针对鱼骨型仓库布局下的拣货路径优化问题,构建待拣货点距离计算模型和以有载重、容积限制的多车拣货距离最短为总目标的拣选路径优化模型。考虑遗传算法(GA)全局搜索能力强、粒子群算法(GAPSO)收敛速度快以及蚁群算法(ACO)较强的局部寻优能力,提出一种解决拣选路径优化模型的混合算法(GA-PSO-ACO)。通过不同订单规模的仿真实验,得出该混合算法在适应度值、迭代次数、收敛速度等方面均优于GA算法和GAPSO算法,且在订单规模较大时,平均适应度值约降低8%,有效缩短了总拣选距离,验证了混合算法在解决鱼骨型仓库布局下的拣货路径问题的先进性和有效性,为解决此类仓库内部的拣货路径问题提供新的解决方法和思路。     

基于数据挖掘的动态货位指派系统

目的为提高需求快速变化、波动较大的在线零售企业的仓库货位优化效率。方法利用数据仓库和数据挖掘法,研究基于复合规则的动态货位指派策略。对该货位指派的数据集成分析、指标计算、规则生成和货位指派等4个模块进行分析,并设计库区标定算法和规则生成算法来生成货位指派规则集。结果基于复合规则动态货位指派不仅能够节约拣货距离,而且拣货效率受需求变化的影响非常小。结论数值实验表明,与传统的货位指派策略相比,基于复合规则动态货位的指派系统可以得到更好的结果,并且在平均订单规模较大和需求偏度大的情况下效果更加明显。     

多色集合在仓配一体化仓库货位分配建模中的应用

目的为了提高仓配一体化仓库的货物存储以及货物周转效率,对仓库货位分配进行研究。方法以西北地区某快消品仓配一体化配送中心仓库为背景,应用多色集合理论建立仓配一体化仓库中货位信息模型,通过实际案例对建立的模型进行仿真实验,得出仓库中货位的最优分区。结果对仓库在货物就近原则放置和货物分区管理下车辆的等待时间进行仿真,限定在100 d的时间里,得出仓库在运用多色集合理论分区的情况下装卸车辆等待时间相比之前未分区时间下降了20.84%。结论运用多色集合理论有效提高了城市快消品仓配一体化中货位优化的效率。     

考虑并行分区的智能接力拣选系统储位分配问题研究

本文研究了一类考虑并行分区的智能接力拣选系统的储位分配问题,建立了多目标混合整数规划模型,旨在最大化订单拣选量的同时使各分区的工作负荷均衡,从而降低拣选时间。针对问题的特点,设计了求解该类问题的两阶段优化算法。经过对某第三方仓储企业进行实例研究,数值结果表明设计的算法可以有效求解本文的储位分配问题。