排序方式: 共有15条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
配送中心订单分批拣货模型及种籽启发式算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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, 相似文献
6.
7.
8.
基于分枝界定的 VRP 模型精确算法研究及应用 总被引:7,自引:6,他引:1
目的克服用启发式算法求解车辆路线问题(VRP)结果精确度不高的缺点。方法建立了一种改进型的单场站、多辆车车辆路径数学模型。通过对车辆路径问题进行分析,将用于旅行商问题(TSP)的分枝界定法加以改进,设计出了一种车辆调度问题的精确算法,并用计算机对算法进行编程。用实例加以验证,对有1个中心仓库和8个需求点的配送系统进行了优化。结果得到含有3条线路、总路长为60 km的方案,相对于启发式算法的求解结果(77 km)缩短了17 km。结论运用分支界定法求解VRP的结果更加精确,也容易实现。 相似文献
9.
10.
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。 相似文献