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。     

面向低能耗的密集仓储货位分配优化

针对四向车式密集仓储系统的货位分配问题，提出一种四向车及提升机的能耗计算模型，并考虑动态货位可行域约束等因素，建立了以减少能耗为主要目标且兼顾降低货架重心与作业分布均衡的货位分配优化模型。设计自适应变异的差分进化算法对模型进行求解，向量个体表示单批作业的目标货位集合，将个体基因位的值域映射为相应出入库作业的货位可行域，根据此动态货位可行域进行个体解码后得出可行货位解，通过综合评价个体的优劣及种群迭代进化获得作业的最优货位解。在3种预设库存和3种载荷类型的情况下分别进行试验，结果表明，与考虑最短距离的货位分配优化模型相比，所提出的模型及算法可有效降低仓储能耗且其性能优势明显。     

基于改进遗传算法和多目标决策的货位优化策略

为了解决自动化立体仓库的随机库存在线动态货位分配问题,针对仓库货物出入库效率、货物分类存储的合理性和货架整体稳定性方面的需求,基于加权归一化处理多目标决策构建了货位分配优化数学模型.提出一种改进的二次优化遗传算法(quadratic optimization genetic algorithm,QOGA),并利用MATLAB软件进行仿真实现.仿真结果表明,该算法收敛速度大幅提高,出入库效率、货架稳定性明显提升,货物分类存储更加合理.由多目标决策结果验证了改进QOGA的先进性和有效性.     

新型棋盘格密集仓库的出入库货位分配优化

从提升有轨自动化小车(RGV)出入库作业效率的角度出发,在综合考虑RGV加减速和行走方向改变所带来的影响前提下,对新型棋盘格密集仓库出入库复合作业模式下的货位分配问题进行研究,设计了基于混合遗传算法的出入库货位分配算法,以对货位分配问题进行求解.仿真试验结果证明,该算法能有效解决不同规模下新型棋盘格密集仓库的货位分配问题,使RGV的整体作业效率提升40%左右,并且具有货架规模越大则效率提升越明显的优势.     

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。     

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。     

检修备品库的货位优化模型

为了对货位进行合理分配,以提高检修备品库的领料效率,分析了检修用料的特点,并综合生产环境和分销环境下仓库货位优化的思想,提出检修物料的确定相关性和统计相关性这两个概念.根据物料相关性及用料频率,建立了检修备品库货位分配的多目标优化数学模型.模型的优化目标是,既要尽量将关系密切的物料聚集摆放,又要尽量将使用频率高的物料靠近出入库口存储.最后采用蚁群算法求解了该NPC(non-deterministic polynomial complete)问题,与采用随机分配策略的仿真结果相比,领料效率提高了23%～28%.     

仓储货位选择优化问题的研究

本文结合仓储管理的现状，对仓储管理中如何确定最优货位问题进行了详细的分析。确定了货位优化的目标，以及货位优化必须满足的约束条件，建立了货位优化模型，并采用遗传算法对该模型进行求解。     

物料聚类分析下的仓库货位指派优化

为减少订单分拣距离和分拣差错率,研究仓库物料的货位指派问题,提出一体化的基于物料聚类的货位指派优化方法.使用概率和集合定量描述物料关联性,建立物料聚类模型和物料聚合类的指派模型,并在ILOG CPLEX优化软件上求解,完成物料聚合类中所有物料的具体货位分配后,用库存调整原则对基于物料聚类的货位布局微调,满足物料的特殊要求和布局目标整体最优.验证结果显示,16种物料聚合为7类时订单分拣距离最短,为536单位距离.对比随机货位分配和基于频率的货位分配方法,基于物料聚类的货位指派优化方法的总分拣距离分别减少了18.54%和10.37%.     

基于遗传算法的立体仓库货位动态分配优化

针对企业仓储管理中货位分配效率低的现状,提出立体仓库货位动态分配优化问题的数学模型和约束条件并对货位分配策略进行了讨论.采用基于遗传算法的权重系数变换法对优化模型进行求解.通过仿真验证了算法的有效性.     

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。     

多载具自动化存取系统货位分配和拣选路径集成优化

为了提高多载具自动化存取系统整体进出库效率,分析了多载具自动化存取系统的运作特点,建立了同时考虑货位分配和拣选路径的集成优化模型。模型以最小化单位指令周期的行程时间为优化目标,最后设计了两阶段禁忌搜索算法求解该问题。不同货位规模和不同载具数量的数值实验结果表明:两阶段禁忌算法获得的行程时间较初始解有至少40%的改善,而且与分别优化的方法相比行程时间也能降低7%~23%。     

基于CHNN的自动化立体仓库货位优化研究

利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。文章通过设计CHNN的能量函数与立体仓库货位分配组合优化问题相对应,当CHNN的输出状态趋于平衡点时,能实现立体仓库货位分配组合优化问题的最优解。最后,通过MATLAB实验仿真验证算法的有效性。     

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．     

立体仓库货位自动分配策略优化设计

对于港口行业首座自动化立体仓库,秦皇岛立体仓库主要用于存储东港区大型设备备件。由于港口设备备件具有重量大、数量多、领用及时等特点,在货位分配策略中重点考虑了货物重量集中对高层货架承重影响以及分散存放满足港口备件出库及时性等因素,进行优化设计。     

无人机多任务区侦察时间分配模型与应用

为了合理分配无人机对多个任务区的侦察时间,提出了一种包含问题建模、求解和方案决策的无人机多任务区侦察时间分配方法。首先,建立了包含侦察收益和侦察风险两目标的无人机多任务区侦察时间分配模型,该模型属于带约束多目标优化问题;其次,提出了一种改进的基于分解的约束多目标进化算法,该算法具有简单、灵活、无参等特点,可有效求解;最后,利用优劣解距离法从非支配解集中选择最优方案。选择了6种约束多目标进化算法,在3个不同雷达强度指数条件下进行对比实验。Hypervolume指标说明约束多目标进化算法在求解该问题时优于其他算法。实验结果表明：提出的方法在求解无人机多任务区侦察时间分配优化问题中能够实现快速准确决策。     

目标函数带有阻塞率的输电阻塞成本控制优化模型及其求解

研究了电力系统输电阻塞管理成本控制的建模与求解问题.将输电阻塞率引入阻塞费用优化模型的目标函数中,考虑当电力系统发生最大输电阻塞时的费用调整最小的优化问题.针对发电侧单独开放,以及负荷侧和发电侧同时开放两种情形,分别给出了约束相同目标不同的两个优化模型.采用免疫遗传算法讨论了模型求解问题,得到了全局最优解.对三种情况进行了仿真研究,仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性.     

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.     

可视化自动仓储系统设计与货位优化

结合某电子贸易公司可视化仓储系统设计,探讨了货位安排策略.在仓储系统设计中,针对电子产品时效性强、客户要求定制化的特点,提出一种启发式策略出入库优化方法,并且为提高货物拣选效率,对货位存储情况采用平行坐标展开法进行可视化呈现.结果表明系统实施后,大大提高了仓储的敏捷性.