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.     

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。     

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%.     

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．     

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。     

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.     

多出/入口仓库的货位优化研究

在“人到货”多出/入口仓库货位优化问题中,为了减少库内整体作业时间,提高拣选效率,基于多维标度分析算法(dimensional scaling analysis algorithm, MDS)与峰值聚类算法(peak clustering algorithm, DPC),提出以货品相关性为基础的货位优化方法。首先通过历史订单数据进行分析获得货品相关度矩阵,并利用多维标度分析算法对相关度矩阵进行数据处理,在仓库实际情况下确定合适数量聚类簇后,采用峰值聚类算法将相关性高的货品聚类形成一个具有高相关性货品集合,再据货品集合优化存储区域。最后,通过实际案例进行分析,比较本文存储策略与原始存储策略在跨区域拣选条件下订单平均拣选距离,并通过本文优化策略与随机策略在相同规模订单情况下比较验证,结果显示,本文策略比随机策略优化平均优化24.56%,有效地提高了订单拣选效率。     

智能RGV的动态调度策略

针对2018年全国大学生数学建模竞赛B题,本文通过建立三种不同情况下的RGV动态调度模型,编写相应的求解算法,给出了RGV的调度策略和系统的作业效率,并对模型的实用性和算法的有效性进行了检验.任务1中,针对一道工序的情况,引入固定起点的最短路径问题和动态规划等数学思想,建立基于动态路径的调度模型和编写RGV实时路径仿真算法.针对两道工序的情况,在动态规划中增加相应约束条件的同时,通过增加RGV状态变量,优化了模型和算法.针对出现故障的情况,建立基于空闲时间插入法的故障扰动模型,缩小了RGV决策集,从而实现了相关算法.任务2中,通过算法程序,得到了RGV的旅行轨迹和一定时间内加工的工件数,从而得出了RGV调度策略和系统作业效率.     

自动化立体仓库的货位分配模糊算法研究

针对自动化立体仓库的入库货位分配优化问题,提出了基于模糊数学的货位分配算法.该算法将货品的质量和使用频率属性设为模糊量,并将该模糊量带入最优货位分配算法中计算,再从计算所得模糊量结果中得到精确的货品位置.结果表明,该算法能够有效地提高入库的效率.     

口腔设备加工系统的RGV动态调度

该文通过分析国内外对RGV在加工系统应用的现状,结合口腔设备加工的实际情况,在熟悉RGV构成及作业流程的基础下,对口腔设备的自动加工系统中RGV动态调度问题展开研究。结合加工系统参数,针对加工系统中的单个RGV进行动态调度分析,构建贪心算法模型,找出RGV工作时的最佳路线,提高加工效率,运用Matlab对该最优路线进行迭代,验证了该RGV动态调度顺序的可信性和可行性。     

整数规划的匈牙利算法设计与实现——以仓储货位分配为例

针对整数标规划求解方法的复杂性,提出用于整数规划的匈牙利算法的简单求解思路,并结合仓库货位分配例子,进行算法实验,得到切实可行的实验结果.整个算法思路简单易懂,对现实的生产活动具有重要的意义.     

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.     

基于启发式回溯算法的平面移动式立体车库RGV调度策略

为了提高立体车库路径规划阶段的兑现率,对有轨引导小车(rail guided vehicle,RGV)运行过程及行程时间进行分析,给出了符合并行调度模式的路径重叠率计算方法,针对立体车库作业特征提出了一种值排序启发式(value ordering heuristics,VOH)回溯算法,构建路径节点滑动时间窗,以单位时间窗内任务请求数作为约束函数,通过评估函数对扩展结点性能进行估值并排序,并利用VOH-预剪枝策略对部分结点进行剪枝,以此提高算法求解速度。在非齐次泊松到达过程下进行仿真,实验结果表明,值排序启发式回溯算法可有效降低RGV并行运行过程中时间、空间的路径重叠率,在该实验规模的立体车库模型中发挥稳定,表现为在RGV平均利用率基本不变的前提下具有更小的平均服务时间,当顾客到达率为40、25、10、5 veh/h时,RGV平均服务时间分别减少18.07%、13.29%、12.46%、4.27%,为提升立体车库运行效率提供参考。     

平面移动式立体车库车位分配的建模与仿真

自动化立体车库车位分配时存在顾客排队队长过长、出入库效率低等缺点。该文介绍了多色集合理论以及果蝇算法,提出基于多色集合理论和果蝇算法的平面移动式立体车库车位分配决策模型,以解决平面移动式立体车库车位分配时顾客排队队长过长和出入库效率等问题。采用多色集合理论进行车位分区,在相应分区内利用果蝇算法对入库车辆进行车位的优化分配。以车辆到达间隔时间服从泊松分布,车辆库内停留时间服从正态分布情况下建立立体车库数学模型,并以顾客平均等待时间、平均等待队长、平均服务时间、设备的平均能耗作为立体车库效率指标评价立体车库的性能,编制仿真程序。通过比较车辆就近分配原则和基于多色集合理论和果蝇算法车位分配模型下的效率指标运行结果,证明了果蝇算法进行车位分配在保证车库运行效率和降低车库运行能耗上的有效性。     

高精度摄像机标定模板的设计及识别算法

针对目前摄像机标定模板——黑白棋盘格识别精度低导致标定精度降低的问题,提出了一种以渐变圆形为特征的摄像机标定模板以及相应的检测算法.新的摄像机标定模板以渐变圆形作为图元代替以前的棋盘格交点,从而可以使摄像机更精确地对其位置进行识别,得到更精确的摄像机标定结果,并保留了黑白棋盘格作为标定模板,具有制作简易,成本低廉的优势,并且针对这种标定模板,提出了精确的检测算法.实验结果表明,在相同的摄像机和相同的环境下,新标定模板和检测算法标定的投影误差比黑白棋盘格的标定结果减少了20%.     

某物流企业仓库布局及作业流程分析与改进

仓储是物流企业运营过程中重要的功能之一,仓库布局优化、作业流程精简,是提高企业经济效益的重要措施．通过对某物流企业仓储管理现状调查,发现仓储管理过程中存在的问题,并分析了产生这些问题的原因．从仓库布局、作业流程、货物储位等三方面提出了改进方案,并对改进前后作业指标进行比较分析,得出：改进后仓库的作业环节减少3个,作业人数减少5人,作业时间降低了13％,查找货位时间缩短了75％,出错率从3％降到0.5％,提高了仓储作业效率．     

一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法

长焦相机采集近距离棋盘格图像时易出现相机离焦现象，导致棋盘格图像产生散焦模糊，极大地增加了相机标定的难度，同时传统的Harris角点检测算法对散焦模糊的棋盘格图像进行角点检测的结果即使经过非极大值抑制处理也仍然存在大量冗余角点.针对上述问题，基于随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法提出一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法.首先，引入感兴趣区域将Harris角点检测的区域缩小到棋盘格区域以避免背景干扰；其次，采用随机抽样一致算法替代传统的非极大值抑制方法剔除冗余角点；最后，针对模糊棋盘格图像的特性构造新的响应函数，进行亚像素级角点定位，从而得到精确的角点坐标.结果表明，改进的Harris-RANSAC算法对模糊棋盘格图像进行角点检测时耗时短且精度较高，角点检测的反投影误差仅为0.432像素.     

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%.