基于分拣机器人零售电商订单动态聚类及仿真 |
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作者姓名: | 王晨 尹静 王红春 |
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作者单位: | 北京建筑大学 a.机电与车辆工程学院,北京 102616,北京建筑大学 a.机电与车辆工程学院,北京 102616,北京建筑大学 b.经济管理学院,北京 102616 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61772062) |
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摘 要: | 目的提高电商物流配送中心订单的分拣效率和动态响应能力。方法通过分析零售电商订单的多品种、小批量和高时效等特征,考虑分拣机器人动作与载重约束,提出了滚动时窗调度策略和高维稀疏动态聚类算法,并以某大型电商企业配送中心建立仿真实验模型,进行数据对比分析。结果以某大型电商某日高峰时段500个订单进行仿真实验,与固定组批分拣策略进行对比,优化后的分拣策略在机器人平均搬运距离上减少了66.9%,分拣时间降低了23.9%。结论高维稀疏动态聚类策略有效提高了分拣效率,降低了分拣成本,算法方式更加开放灵活,对于电商企业物流业务降本增效具有重要意义。
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关 键 词: | 电商物流订单 分拣机器人 动态聚类 分拣策略 仿真 |
收稿时间: | 2019-10-29 |
修稿时间: | 2020-02-10 |
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