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。     

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%.     

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。     

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。     

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.     

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.     

促销货位布局及促销商品货位分配问题研究

随着新零售时代的到来,线上线下一体化的促销活动成为当下炙手可热的营销策略。线下卖场促销货位的混乱布局在大促销期间极易造成局部拥堵,且货位间缺乏关联关系的挖掘。针对此问题,运用系统布置设计方法结合数据挖掘领域中的关联分析方法,建立收益最大关联规则模型,并以具体案例对促销货位布局和促销品货位分配策略进行设计规划。将关联分析方法应用于系统布局设计和商品货位指派问题中,有效地改善凭借主观经验进行促销货位布局和促销品货位分配问题的现状,增强组织促销过程中的科学性和系统性。     

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.     

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。     

货机主货舱多约束条件下集装器装载优化

研究当货机货物装载量确定时,货机主货舱在多约束条件下的复杂集装器装载优化问题。由于主货舱内不同装载区域约束条件的不同,将主货舱分为两个部分考虑,在符合民航货机装载规则的前提下,建立货机主货舱的装载优化模型。不但考虑了货机的重心位置约束、货舱结构约束,还考虑到弯矩、扭矩作用对货机装载的影响。并以实际重心与最优重心偏移量最小为目标,采用遗传算法寻找最优解。以波音777货机为例进行验证,表明了该模型和算法的有效性。通过此货机主货舱装载优化算法,对于货机的安全考虑更加全面,能够在满足多个客观约束条件的基础上,较快的得到最优的装载方案,为今后的航空货运配载工作提供参考。