面向双层自动分拣系统的包裹分拣优化模型与算法研究

近年来随着电子商务的快速发展,分拣订单呈现批量小、品种多、配送周期短、精度要求高等特征,这对分拣作业提出了更高的要求。为了缩短分拣时间、降低分拣成本、提高分拣效率,物流企业开始逐步使用双层分拣设备。本文采用了"成组分拣"方法以提升托盘利用率,"成组分拣"是指一种将分散的单件包裹按一定的规则组合在一起,成为一个规格化、标准化的大分拣单元进行分拣的方法。根据"成组分拣"的定义,本文研究了一个考虑成组分拣的双层分拣设备目的地指派问题,并设计了一种高效的变邻域禁忌搜索算法,该算法能在较短时间内对该问题进行求解,得到一个满意解。实验结果表明,采用"成组分拣"方法与考虑目的地指派问题可有效提高分拣设备的分拣效率。     

一种基于优先级的物流分拣配货算法设计

针对物流企业分拣配货业务流程的特点,提出了一种基于优先级的分拣配货算法思想,给出了优先级的构造方法.并采用贪心算法思想来实现基于优先级的分拣配货算法,将此算法应用于实践中有助于提高企业的经济与社会效益.     

考虑实时预倒箱的出口箱堆场多场桥调度优化

在出口集装箱堆场的实际作业过程中，倒箱是制约场桥作业效率的瓶颈之一。为提高出口箱堆场的作业效能，减少船舶装船作业时间，采用实时预倒来降低倒箱的影响，研究出口箱堆场多场桥调度优化问题。考虑待提箱作业次序固定、场桥间保持安全距离及不可跨越的现实约束，兼顾内集卡的等待上限，侧重场桥作业过程中的实时预倒箱，构建了以带惩罚因子的内集卡总等待时间最少为目标的混合整数线性规划模型。基于问题自身的特点设计了混合和声模拟退火算法，得出了各场桥的行走路径与实时预倒箱方案。在算例实验中，通过与不考虑实时预倒箱的方案、FCFS方案以及下界进行对比，验证了考虑实时预倒箱的场桥调度模型及算法的有效性，为集装箱码头出口箱堆场的场桥调度提供参考。     

浅谈初中历史“先学后导”模式中的问题设计

“科学始于问题”。“先学后导—问题评价”教学模式是以问题发现生成解决为主线、以问题评价为手段、以任务驱动为问题解决途径的有效教学模式。旨在教师指导下使学生和教师以问题发现为主线进行评价性的自主合作学习,对生成问题进行互导性的合作探究学习,并在此基础上进行以任务驱动为载体的问题探究学习。     

基于RFID的快递物流配送系统设计

快递物流就是为了满足客户的需要,以最低的成本,最快的时间,通过运输、分拣等方式将客户的货物或物品从发件人所在地运达收件人的一种快速运输方式,是一种门到门的服务。通过对系统中的构成因素,各个环节进行分析研究,以达到最优化设计,最优控制和最优管理的目标。本文以四川地区为配送范围,运用射频识别技术(RFID)实现自动分拣,设计了一个高效率,低出错率,自动化的快递物流的配送系统。     

物流配送系统中车辆路径问题仿真优化及其进展

物流配送系统中车辆路径问题的仿真研究是用系统仿真与优化的方法解决车辆路径问题,将车辆路径问题与物流系统仿真优化这两个研究领域相融合.综述了车辆路径问题模型与算法及物流系统仿真与优化国内外的研究成果,分析了这些研究领域存在的主要问题,在此基础上提出了用仿真优化方法求解物流配送系统的车辆路径问题的原理与方法,并通过实例验证了该方法的有效性,为进一步的研究奠定了基础.     

任务分解结构下的虚拟企业制造伙伴选择优化算法

为构建高效且具有市场竞争力的虚拟企业,根据各项子任务的需要,在进行任务分解的基础上对合作伙伴进行优化选择.通过对任务完成的交货期、质量、成本和服务对候选企业进行评价,在此基础上建立数学模型,并针对此问题,提出了基于Dijdstra方法的改进优化算法,且以实例说明了算法的有效性.     

基于JIT装配模式的网上超市订单分拣优化模型

订单分拣是大型网上超市生存和发展的关键环节，如何在数百万种商品中将订单要求的商品高效、准确地进行拣选并包装，是亟待解决的难题。本文以提高大型网上超市订单分拣方法的科学性为目标，针对订单拣选、集货复核、包装这一作业流程，基于JIT装配流水线思想，建立大型网上超市订单成组分拣的优化模型与求解方法。在构建订单分拣流程中各工序作业时间计算模型的基础上，建立了订单分批与排序的联合优化模型。围绕缩减求解空间的思想提出两阶段启发式优化方法。通过应用实例分析和灵敏度分析证明了算法的有效性。结果表明，本文提出的网上超市订单成组分拣方法相较于传统方法可较大幅度提高订单分拣的效率，为网上零售企业的订单拣选和包装作业流程的优化提供了理论指导。     

“货到人”拣选系统中AGV路径规划与调度研究

本文在电商行业快速发展及人工智能不断成熟的背景下，对智能仓库中采用“货到人”拣选系统的AGV(Automated Guided Vehicle)调度优化问题进行研究，此问题需同时考虑单AGV的路径规划及多AGV间的碰撞避免。基于此，本文提出了两阶段优化算法，首先分别采用数学模型求解和基于货架优先级的任务分配算法得到AGV的货架搬运任务序列，并根据AGV行驶规则生成初始路径。然后设计碰撞检测及避免算法对可能发生冲突的路径交叉点进行主动避撞调度。当发生突发情况时(如设备故障)，采取实时重调度措施进行被动路径调整以获得全局AGV无碰路径。最后基于两阶段算法分析了两种AGV搬运任务分配策略的适用情况，并给出了最优的AGV数量配置建议。实验结果表明，本文算法能够调度100台AGV在配备有2015个货架、10个作业平台的仓库中完成100个订单的拣选作业。本研究可为企业采用“货到人”拣选系统实现多AGV 的协同调度提供理论依据和实践指导。     

基于投入产出非线性优化的制造业完全能耗强度情景分析

当前,环境污染仍为中国最突出的问题之一,而降低制造业完全能耗强度是减少消耗及污染的重要途径。本文基于投入产出非线性优化理论,以制造业完全能耗强度最小为目标,并以18个行业最终需求为决策变量,构建了一个完全能耗强度非线性优化模型,特引入了进出口系数等约束条件,并基于已有投入产出表等数据,预测调整模型的相关系数。在此基础上,设计了三个方案与两个情景,并运用粒子群算法求解模型。结果表明:2015年中国制造业完全能耗强度最小值区间为0.7823-0.9048tce/万元,相比2010年,下降率区间为8.9%-21.31%。在高方案情景2下,可实现制造业完全能耗强度降低20%的目标。为实现该目标,应促进中低能耗制造业发展、降低高能耗制造业的完全能耗量、适当提高消费和进口系数并降低投资和出口系数。本文既有利于政府部门制定科学系统的节能减排政策,也有利于深化能源经济与管理理论。     

自动化立体仓库中的储位分配及存取路径优化

储位分配和存取作业路径优化是仓储管理中的两个重要决策问题。本文研究如何在自动化立体仓库中对这两个问题进行同时决策。提出了一个混合整数规划模型对该问题进行优化建模,设计开发了一个基于有向连接图的两阶段优化算法对问题求初始解,并利用禁忌搜索算法对所求得的解进行改进。算法第一阶段解决储位分配问题,在此基础上第二阶段利用Hungarian算法对堆垛机的存取作业路径优化问题进行求解。最后利用实例对算法效率和精度进行分析评价,计算结果验证了算法的有效性。     

无人仓系统储位分配问题的优化模型与算法

考虑到无人仓系统补货阶段货架上只有部分空余储位的特点，研究了补货商品储位分配问题的优化模型与算法。以同一货架上存放的商品之间关联度之和最大化为目标建立了混合整数规划模型；结合贪婪算法和邻域搜索算法设计了求解模型的两阶段方法。第一阶段利用贪婪算法求初始可行解；第二阶段利用邻域搜索算法对初始可行解进行优化。利用一个具体算例验证了邻域搜索算法的优化效果，结果显示，通过邻域搜索算法对初始可行解的优化，可以使目标函数值至少提升27%。进一步利用多个小规模算例分析了两阶段算法的近似比和求解速度，验证了算法的快速有效性。本文的研究结果不仅解决了货架初始状态非空情况下的储位分配问题，同样适合解决货架初始状态为空的情况，因此更加符合实际场景，可以作为无人仓管理信息系统的核心模型和算法。     

双旋转货架拣货作业优化设计

本文讨论了由一个拣货员负责的双旋转货架系统,目标是寻找一种最优拣货顺序使得总拣货时间。该问题被证明为强NP-难问题,文章提出了启发式算法寻找最优拣货顺序,并对相关模型及算法进行模拟测试以证明其有效性,为方法选择与应用提供了依据。     

B2C电子商务环境下订单拣选与配送联合调度优化

如何在顾客下单后协调好拣选和配送环节,在最短的时间、以较低的成本将商品从货架上拣出、打包后配送到顾客手中,已成为B2C电子商务物流管理中亟待解决的问题。本文尝试以最小化订单履行时间为目标,构建非线性拣选与配送联合调度模型,以解决订单拣选顺序、拣选作业方式、车辆行驶线路等联合决策。为求解此NP难问题,设计了三阶段启发式算法：首先采用“聚类-路径优化”思想,依据顾客位置进行配送方案确认;然后采用基于相似度聚类的订单分批规则对每条配送线路的订单进行分批合并;最后调整拣选任务与配送线路顺序。通过数据实验对模型进行验证,并与传统拣选与配送分开优化的结果进行对比。结果表明,三阶段算法能够有效缩短订单完成时间、降低配送车辆等待时间、改善配送资源利用率。     

AN EVALUATION OF ORDER PICKING POLICIES FOR MAIL ORDER COMPANIES

This paper is concerned with the problem of order picking in mail order companies. Order picking is the retrieval of items from their warehouse storage locations to satisfy customer orders. Five order picking policies, strict order, batch, sequential zone, batch zone, and wave, are evaluated using labor requirements, processing time, and customer service as performance measures. A simulation model was developed to investigate these picking policies in a mail order environment. Prior research has focused on the study of individual picking policies. This study extends the prior research by evaluating multiple picking policies under varying operating conditions. The results of the study seem to indicate that (1) wave picking and batch picking perform well across the range of operating conditions considered in this study, and (2) sequential zone and batch zone picking do not perform well, especially as the order volume increases. However, the benefits and drawbacks to each picking policy must be taken into account. The key to effective implementation of an order picking system is to match the firm's business strategy, capabilities, technology, and space requirements with an order picking policy that maximizes the benefits of order picking to the firm and its customers.     

同时集散货物的开放式车辆路径问题研究

本文研究了车辆工作时间限制下同时集散货物的多配送中心开放式车辆路径问题,以车辆数和运输里程最小为目标,建立了多目标规划模型,提出了基于拉格朗日松弛技术和禁忌搜索算法的混合求解算法。 该算法首先求出最优解的最大下界,然后采用客户点的分配和调整策略实现解的可行化,其中禁忌搜索引入了4种领域搜索方法,采用了随机变领域搜索方法和重起策略。算例分析表明,该算法能有效地找到满意解,且采用开放式安排路线比闭合式安排路线更加经济合理。     

电子商务环境下的存储策略优化研究:固定存储还是分类随机存储

库位推荐与拣货过程效率的提升是降低仓库运营成本的两个重要方面。而仓库的存储策略会对仓库运营总成本产生重要影响。本文首先在分类随机存储策略与固定存储策略下构建了库位推荐与拣货路径联合优化的混合整数规划模型;其次,基于快销品行业、医药行业和图书行业下的订单结构特点,采用修正的差分进化算法对两种存储策略进行了对比分析。结论表明：存储策略的优劣不仅与订单结构有关,同时也与单位存储成本与单位拣货成本的比重有关。当比重不高于0.25时,三种行业均是固定存储策略的总成本更低;（2）当比重介于0.25和0.26之间时,快销品行业和医药行业均是固定存储策略的总成本更低,而图书行业下是分类随机存储的成本更低;（3）当比重介于0.26和0.27之间时,快销品行业下是固定存储策略的总成本更低,而图书和医药行业下是分类随机存储的总成本更低。（4）当比重不低于0.27时,三种行业下均是分类随机存储策略的总成本更低。本文可以为不同行业下的仓库存储策略的选择提供一定的参考价值。     

Multiple criteria approach for solving feeder assignment and assembly sequence problem in PCB assembly

The feeder assignment and assembly sequence problem in printed circuit board (PCB) assembly with the twin objectives of minimizing magazine travel time and minimizing board travel time is presented in this study. The problem uses Dynamic Pick-and-Place (DPP) model where robot arm, board and magazine move together with different speeds based on relative coordinates between consecutive assembled points. The difficulty of the problem is that the feeder assignment depends on assembly sequence and vice versa. A new approach is proposed to improve the existing approaches. The trade-off between two strategies, assembly by area and assembly by component types, can give better results. The numerical experiments proved the efficiency of the new algorithm.     

分类存储人工拣选随机服务系统效率研究

可以把订单服从泊松输入、单个拣选人员提供服务的人工拣选作业系统看作M/G/1随机服务系统,研究此随机服务系统的效率优化问题.分析订单到达的物品种类与件数随机特性,建立分类存储返回型与S型拣选距离随机模型,分别推导相应的拣选时间分布.仿真结果表明,两个模型的结果能在误差允许条件下较好地与仿真逼近.比较5种物品订购频率和货位分配情况下的返回型和S型拣选方式,得出两种拣选方式各自适用的情况.研究结论可以为传统矩形配送中心的订单拣选时间、等待时间估计提供参考,可为拣选路径方式选择提供依据.