多载具式AS/RS货位分配建模与仿真

研究多载具式自动化立体仓库的货位分配问题,可提高系统运作效率,降低成本。对双载具和三载具两种设备配置下的货位分配问题进行分析,根据存储系统实际运作情况,考虑堆垛机在行走过程中的加速度,建立更符合实际的数学模型;考虑行程时间和货架稳定两个目标来建立货位分配数学模型,并采用改进遗传算法进行仿真求解。通过对不同任务量的订单进行仿真求解,对比遗传算法和改进遗传算法的偏离误差和平均偏差,验证了改进遗传算法可行有效。     

多载具式自动化立体仓库货位分配建模与仿真

研究多载具式自动化立体仓库的货位分配问题,可提高系统运作效率,降低成本。对双载具和三载具两种设备配置下的货位分配问题进行分析,根据存储系统实际运作情况,考虑堆垛机在行走过程中的加速度,建立更符合实际的数学模型。考虑行程时间和货架稳定两个目标来建立货位分配数学模型,并采用改进遗传算法进行仿真求解。通过对不同任务量的订单进行仿真求解,对比遗传算法和改进遗传算法的偏离误差和平均偏差,验证了改进遗传算法可行有效。     

多端口出入式自动化存取系统作业集成优化

为了提高具有双板作业运作特点的多端口出入式自动化存取系统(AS/RS)整体作业效率,在统筹考虑货位分配和指令序列排序对作业时间影响的基础上,提出以最小化指令序列完工时间为优化目标的集成优化模型。引入交换和插入思想构建货位分配和指令排序的搜索邻域,并分析2种邻域构建方法对指令序列完工时间的影响。最后,设计二阶段禁忌搜索算法对问题进行求解,利用货位分配和指令排序2个阶段禁忌搜索过程的反馈获得模型最优解,其求解过程体现货位分配和指令排序2个优化方面在邻域搜索过程中互相影响、互相嵌套的复杂关系。研究结果表明:二阶段禁忌搜索算法在不同的货位规模和指令序列规模下均能获得满意解,具有较好的鲁棒性和计算效率;相比"先到先服务"和"最近邻"调度规则,本文优化方法能够有效缩短指令序列完工时间。     

旁通式自动化立体仓库拣选作业和出口选择的组合优化

自动化立体仓库系统是在计算机直接控制和管理下自动存取并实现综合自动化管理货物的多层仓库存储系统。旁通式自动化立体仓库作为一种新兴的立体仓库,越来越多地应用在需要快捷存取的场所。其中,堆垛机作业时间长短直接影响仓库存储效率的高低。为了提高旁通式自动化立体仓库作业效率,分析旁通式自动化立体仓库堆垛机行进路线的特点,建立了同时考虑堆垛机出口选择和拣选路径的组合优化模型。模型以一个拣选任务指令周期内堆垛机行进所花费时间为目标,同时对遗传算法初始种群生成方法进行改进,用改进后的遗传算法对该模型拣选路径优化部分求解,将该阶段结果的最末货位作为下一优化阶段的初始点,采用最近邻法寻找最佳出口位置。实验仿真和工程实际应用表明该模型和算法是可行的、有效的。     

基于离散粒子群算法的AVS／RS货位优化

为了提高自动小车存取系统的存取效率和方便货位管理,提出了基于离散粒子群算法的货位优化方法.该方法首先建立了系统货位优化的数学模型,在此基础上,结合货位优化的原则提出了货位分区的策略,并基于离散粒子群算法实现了货位分配的优化,从而保证自动小车在不发生死锁的前提下调度货物时,能较好地缩短小车行走时间.最后,通过仿真实例验证了算法的有效性.     

基于改进的邻域搜索算法对立库货位分配优化的研究

以自动化立体仓库中堆垛机的存取货物的先后顺序作为研究对象,为提高堆垛机的工作效率,以缩短总工作时间为目标,对货位的状态进行编码,货物的操作时间作为约束条件,建立货位优选模型,对货物在立体仓库中存取的顺序进行优化.之后研究了该模型的Tabu搜索算法的实现过程,最后编程求解.实验结果分析表明：改进后的算法收敛效果大幅提升,可快速找出更高质量的解.     

货位载重约束下自动化仓库货位实时分配技术研究

传统分配方法忽略了货位载重约束,且采用的寻优方法容易陷入局部最优,导致货位分配结果稳定性和出入库效率低、阻塞时间长。为此,提出一种货位载重约束下自动化仓库货位实时分配方法。对货位分配问题进行分析,依据出库时间目标构建货架稳定性模型,对货架稳定性模型进行货位载重、存取和存储约束;引入Pareto最优解,通过遗传方法对目标函数进行求解,求解过程包括染色体编码、染色体解码、适应度函数和种群选择、交叉和遗传。实验结果表明,所提方法稳定性和出入库效率高、缓冲区阻塞时间短。     

货位载重约束下自动化仓库货位实时分配技术

传统分配方法忽略了货位载重约束,且采用的寻优方法容易陷入局部最优,导致货位分配结果稳定性和出入库效率低、阻塞时间长。为此,提出一种货位载重约束下自动化仓库货位实时分配方法。对货位分配问题进行分析,依据出库时间目标构建货架稳定性模型,对货架稳定性模型进行货位载重、存取和存储约束;引入Pareto最优解,通过遗传方法对目标函数进行求解,求解过程包括染色体编码、染色体解码、适应度函数和种群选择、交叉和遗传。实验结果表明,所提方法稳定性和出入库效率高、缓冲区阻塞时间短。     

基于混合粒子群算法的货位优化分配问题

基于COI分类存放的思想,同时考虑到货位分配问题中存取开销和占地花费的平衡,提出了一种混合粒子群算法以解决仓库货位优化分配问题．建立货位分配模型,并引入了货物的COI值对货物进行重新分类．将粒子群算法同人工蜂群算法相结合,通过优化COI值从而对货位进行优化分配．最后,进行实验分析并证明了混合粒子群算法的正确性,可有效地应用分类存放策对货位进行优化分配,减少货位数和存货代价．     

面向管材存储的自动化立体仓库货位优化

文章以自动化立体仓库(automated storage and retrieval system, AS/RS)中管材的货位分配为研究对象，采用悬臂式货架进行存储，以存取效率、货架稳定性和货架平衡性为原则，建立多目标货位优化模型；设计粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和遗传算法(genetic algorithm, GA)的混合算法求解模型，使用MATLAB编程并运行汽车制管厂的实例数据进行仿真分析。结果表明，该文方法相较于传统PSO算法和GA算法具有一定的优越性，能够有效提高AS/RS的作业效率和货架安全性，对面向管材存储的AS/RS研究具有一定的理论和实践意义。     

基于状态图和数据库技术的仓库管理软件算法

介绍了自动化立体仓库中各种出入库方式的分类和分层结构模式，着重给出一种基于状态图和数据库表的出入库管理软件及其算法，其中包含了所有各种出入库操作方式，并给出了立体仓库货位货箱的一种数据库有用表示方法。经实际使用证明，所提出的软件算法是灵活有效的。     

Optical data storage in nonphotosensitive media by femtosecond laser pulses

Ultrashort lasers have become powerful tools by inducing extremely nonlinear effects in a wide variety of materials. Femtosecond laser data storage in non-photosensitive media is promising for its high density and fast retrieval.We reviewed the progress of three types of femtosecond laser storage in transparent materials:three-dimensional bit-oriented storage by micro-voids,holographic data storage by two beam interference and storage by computer-generated holograms.     

Optical data storage in nonphotosensitive media by femtosecond laser pulses

Ultrashort lasers have become powerful tools by inducing extremely nonlinear effects in a wide variety of materials. Femtosecond laser data storage in non-photosensitive media is promising for its high density and fast retrieval. We reviewed the progress of three types of femtosecond laser storage in transparent materials: three-dimensional bit-oriented storage by micro-voids, holographic data storage by two beam interference and storage by computer-generated holograms.     

基于地域特征的物流仓储中心逆向选址算法

物流仓储中心地址的选取,从根本上决定了物品出发地和运达地之间的距离,直接关系到物品能否被及时高效地运输,以及配送成本和仓储成本能否最小化。针对传统物流仓储中心选址求解算法脱离实际应用、且容易出现局部最优、求解速度较慢和注意力单一等问题。为减少物流配送时间,降低物流成本,切实提出选址解决方案,通过对K均值聚类算法和帝王蝶优化算法进行改进,研究了京津冀地区物流仓储中心的选址问题。实验仿真结果表明,提出的改进帝王蝶优化算法较其他优化算法在求解精度、收敛速度和迭代次数上均有优势,能够有效完成物流仓储中心选址问题,切实可以缩短物流配送距离,提高物流配送效率。     

Data Location Mechanism in Agent-Based Autonomic Storage Systems

This paper introduces agent-based methodology to build a distributed autonomic storage system infrastructure, and an effectively negotiation mechanism based on agent is applied for data location. We present Availability-based Data Allocation （ADA） algorithm as a data placement strategy to achieve high efficient utilization of storage resources by employing multiple distributed storage resources. We use Bloom filter in each storage device to track the location of data. We present the data lookup strategy that small size of read request is handled directly, and large size of read request is handled by cooperation with storage devices.The performance evaluation shows that the data location mechanism is high available and can work well for heterogeneous autonomic storage systems.     

基于CAS的媒体存储技术的研究

为了解决媒体存储和内容管理面临的问题,提出了一种新的媒体存储技术———媒体内容寻址存储(mCAS).mCAS是一种创新的基于内容寻址存储(CAS)和元数据技术的集成解决方案.mCAS对媒体对象进行Hash计算得到固定长度的数字代替文件名,并将Hash和基于MPEG-7的元数据组成一个标准格式的XML文件,称为摘要文件,摘要文件提供一个媒体对象的数字清单和内容清单,既便于媒体文件基于内容的存取,又便于多个媒体应用程序进行数据交换.mCAS原型系统由CAS驱动程序、MPEG-7工具和Web服务器组成,其中CAS驱动程序实现存储空间管理和分配、hash计算和与块的映射,MPEG-7工具实现基于内容的元数据提取,Web服务器实现内容检索.mCAS实现了对象存储技术和内容管理技术的结合,适合于对巨大的视听内容进行数字归档,可提高存储系统的搜索性能和效率.对CAS驱动程序进行了性能测试,结果表明:CAS的文件获取性能比文件服务器相比性能更好,CAS的性能高达10.7 Mbit/s.     

工装室内定位技术研究

为解决车间自动化立体库的邻近工装准确定位存取问题,在讨论基本的Landmarc二维定位算法的基础上,提出了考虑等势点和基于路径损耗模型等两种改进的Landmarc二维定位算法,并进行了实验验证.研究结果表明,相对于基本定位算法,应用改进的工装定位算法可获取更佳的定位精度.     

双均衡的集群存储资源映射方法

为了解决集群存储环境下的存储资源管理问题,提出一种双均衡的集群存储资源映射方法。该方法包含两个阶段:第一阶段基于LPT(longest processing time)算法求解集合划分问题,实现将虚拟存储资源请求均匀地分配到节点上;第二阶段基于Toyoda算法求解多维背包问题,用于进行节点内部设备级别的资源映射。这种两阶段的求解过程可以极大地简化集群存储资源映射问题的求解难度,并达到节点间负载均衡和节点内部多维度资源使用均衡的双均衡目标。模拟实验表明该方法不仅达到双均衡的资源映射目标,而且对不同维度、不同粒度的资源请求情况具有良好的适应性。