基于小生境遗传算法的人工拣货路径优化研究

以某配送中心双区型仓库的拣货作业为研究对象,首先将其人工拣货路径优化问题转化为TSP问题,以此建立拣货路径优化模型。随后采用基于适应值共享的小生境遗传算法,对拣货路径问题进行优化研究。最后采用Matlab仿真证明小生境遗传算法可以有效缩短拣货路径节约拣货时间。     

B2C模式下仓储式超市订单拣货路径优化

针对不规则布局卖场的拣货路径问题,从拣货口数量、进出口角度提出两种先分批后拣货的优化方案,并建立带有载重、容量限制的批量订单拣货路径模型。分批阶段,考虑了紧急订单、商品种类和配送距离,采用种子算法求解;拣货阶段,引用多项式变异和带有随机扰动的单纯形法对麻雀搜索算法进行改进,对批次拣货路径求解。结果表明,方案二更优,可以减少拣货员的人数、缩短在卖场的拣货时间,并提高设备利用率,改进的麻雀搜索算法在求解结果上优于原算法。     

某航空标准件企业成品库拣货路径优化研究

以航空标准件企业的产品库拣货问题为研究对象,建立了以拣货总时间最小化为目标的路径优化模型,并采用遗传算法对路径优化模型进行求解,通过实际案例应用与传统的穿越式拣货策略相对比,验证了模型的有效性。     

配送中心订单分批与拣货路径研究

建立了以最小化拣货路径距离为目标函数的分批与路径优化的组合数学模型,分别采用订单包络算法与遗传算法来解决订单的分批与路径优化问题,推导了双区型仓库模型下订单品项之间的通用距离公式。对订单分批前后分别按照传统穿越策略、S型策略和GA优化策略3种不同路径方法进行分析。算例分析证明,采用订单分批与GA路径优化的策略组合,其拣货路径距离最短,节约量最大,可以达到40.33%。     

偏离度路径优化下单曲仓库拣货设计研究

拣货作业是仓储管理中一个必不可少的环节,该环节的效率如何、差错率高低直接影响仓储管理运行效率。传统的拣货方法都没有系统地对每种货物在仓库中的位置进行描述,没有建立仓库入口与所拣货物之间的路径几何关系,只是机械地或者主观地根据所拣货物位置以及种类,随机选择一条自己认为比较合适的路线,而没有依据所拣货物的种类及其相互间的位置关系进行拣货最佳路径的计算与设计,使得很多时候仓储人员都会把时间浪费在拣货的流程上。     

基于偏离度的仓库拣货路径优化方法

针对单区仓库,将偏离度的概念引入拣货路径优化方法中,提出了一种基于偏离度的路径优化方法,该方法通过基于偏离度的判断规则可更好地选择穿越拣货通道的时机,分析和仿真结果显示,基于偏离度的路径优化方法相比S形启发式方法表现出更好的优化效果,可以提高仓库的作业效率。     

基于偏离度的仓库拣货路径优化方法

针对单区仓库,将偏离度的概念引入拣货路径优化方法中,提出了一种基于偏离度的路径优化方法,该方法通过基于偏离度的判断规则可更好地选择穿越拣货通道的时机,分析和仿真结果显示,基于偏离度的路径优化方法相比S形启发式方法表现出更好的优化效果,可以提高仓库的作业效率.     

基于遗传算法的人工订单拣选路径优化研究

以人工订单系统为对象,考虑ABC存储策略下,在客户随机到达的订单中,当物品的类别和数目随机时,运用基本遗传算法来解决双区型仓库布局的拣选路径优化问题,建立了人工订单拣选系统的路径优化模型,采用遗传算法对建立的模型进行求解,得出了优化的拣选距离和拣选路径,缩短了拣选的时间和作业时间。     

物流仓库拣货方法分析

现阶段物流仓储行业进入了一个快速的发展期，各种各样的先进技术、先进设备在物流仓库的应用也是层出不穷；这些技术和设备的应用极大地提高了仓库的作业效率、降低了仓库的拣货差错率、提高了作业的时效性。总体而言，不同行业的物流仓库、不同业态的物流仓库、不同形态的配货货品、不同地域环境条件所采用的技术和设备也是有很大的差异的。在这些设备和技术中，拣货设备和方案的选择是各类仓库建设过程中最重要的环节之一。本文仅将针对各类物流仓库的拣货设备和技术方案进行一番简单的论述和探讨。     

基于遗传算法的人工订单拣选路径优化研究

以人工订单系统为对象,考虑ABC存储策略下,在客户随机到达的订单中,当物品的类别和数目随机时,运用基本遗传算法来解决双区型仓库布局的拣选路径优化问题,建立了人工订单拣选系统的路径优化模型,采用遗传算法对建立的模型进行求解,得出了优化的拣选距离和拣选路径,缩短了拣选的时间和作业时间.     

基于免疫优化算法的军用物资仓库布局研究

针对军用物资仓库布局问题,首先综合考虑了影响仓库布局的多种因素,提出了合理的假设;其次,建立了相应的军用物资仓库布局模型,采用免疫优化算法的方法求解;最后运用MATLAB工具包进行仿真.     

随机仓库布局问题模型与算法研究

通过讨论随机条件下仓库布局问题．建立了随机仓库布局问题机会约束规划模型，并设计出基于随机模拟的禁忌搜索算法求解模型，最后利用算例来验证算法的有效性。     

基于免疫算法的后方仓库选址建模与仿真

针对当前陆军装备维修器材供应链后方仓库供应网络布局不合理、保障效益低等问题,建立后方仓库选址非线性规划模型,设计免疫算法仿真求解。以NB战区为例,验证了模型和算法的有效性,得到后方仓库最佳位置和供应网络,为全面、科学做出后方仓库选址决策供定量分析数据支撑和可视化图形参考,并与粒子群算法和遗传算法进行对比分析。     

物流配送中心的货物定位存放分析

1货物储存合理定位的益处 货物储存定位的定义是：将货物放在合适的地方以使其处理效率和空间使用效率最大化。例如，把那些高周转率的货物放在靠近便于取货的地方更有利于取货操作，同时，拣货作业也能方便易行．许多物流配送中心的经理没有意识到货物储存合理定位的重要性，直到有人抱怨找不到货物或者货物错堆在了过道上，才开始重视合理的货物定位布局。货物储存的定位可以保持或者建立仓库布局的最佳状态。研究表明，仓库中储存货物合理的定位至少有如下的好处：     

基于分类随机策略的立体仓库货位优化研究

在分析自动化立体仓库货位优化基本影响因素的基础上,建立了基于分类随机存储策略最小拣货时间的货位优化模型,提出了求解该模型的遗传算法,并使用Matlab软件的谢菲尔德工具箱进行了算法实现。最后选用某餐饮行业配送中心的实例,验证了模型与算法的合理性和有效性。     

基于分类随机策略的立体仓库货位优化研究

在分析自动化立体仓库货位优化基本影响因素的基础上,建立了基于分类随机存储策略最小拣货时间的货位优化模型,提出了求解该模型的遗传算法,并使用Matlab软件的谢菲尔德工具箱进行了算法实现.最后选用某餐饮行业配送中心的实例,验证了模型与算法的合理性和有效性.     

电子标签拣货系统在医药仓储配送中的应用——以H医药配送中心为例

1电子标签拣货系统概述 1．1电子标签拣货系统介绍 电子标签拣货系统（Digital Picking System，DPS）是利用计算机辅助的一种尢纸化拣货系统，DPS系统是在仓库或配送中心的拣货作业区的货架上为每一种货物安装一个电了标签，每个电子标锩与相应的设备和系统进行连接，该系统通过中央计算机控制电子标签的指示灯信号、蜂鸣器声音、数码显示等信号，配送中心的控制电肭可以根据货物的储存位置和在电脑上输入订单清单数据，电脑会马上接受命令，并发出出货指示，货架上的电子标签接到系统的指示后就会亮灯，客户订单上所需要的相应品种的数龉也会显示在电子标签上，操作员只需要根据标签的显示数据来进行拣货作业。     

基于神经网络的多车多件货物装载问题研究

货物装载问题属于带约束的布局问题,不仅要考虑合理利用车辆的载重量和有效容积,而且还要考虑配装平衡的问题。作者建立了以最大化车辆装载率为目标的数学模型,针对该模型,利用目标函数与神经网络中能量函数相等的关系来设计Hopfield神经网络的结构,利用模拟退火的方法,来求解货物在车厢内装载布局方案,最后是装载实例,计算表明,车辆利用效果良好,各件货物布局位置数据正确,满足约束。     

基于EIQ-ABC分析法的物流仓储作业优化研究

针对企业在物流仓储作业过程中出现的仓库库位安排不合理导致拣货作业效率低等现象进行研究,提出利用EIQABC分析法来解决这一问题,从而使得企业在物流仓储过程中的作业效率得到极大的提高,同时以武钢集团某公司仓储中心为例分析,最后还提出了相关的拣货策略和建议,给相关企业提供一种应用参考。     

RFID电子标签的高效并行拣选应用

拣货作业是物流中心最重要的作业环节,合理的拣货方式和先进的拣货设备成为物流中心提升作业效率的利器。随着传统的表单拣货方式越来越不能满足大型物流中心的需求,RF拣货、电子标签拣货、语音拣选、自动分拣等技术逐渐被国人所熟知。由于具有速度快、效率高、差错率低、无纸化、标准化的作业特点,近十年来电子标签拣货系统在国内物流中心广泛应用。虽然电子标签系统能大幅提升拣货作业效率、降低差错率,但是现有主流