储销一体仓储式超市中的存储货位指派优化问题研究

近年来，以储销一体、批零兼营为主要特征的仓储式超市迅速兴起。该类仓储式超市有效地降低了仓储成本，但货品需要从存储货位不断搬运至销售货架上，造成了巨大的搬运工作量。为降低该类仓储式超市中的货品搬运工作量，考虑货架重心、同类货品聚集等约束条件，针对相应的存储货位指派问题建立了数学模型，并运用改进自适应交叉变异遗传算法进行求解。在算法设计上，采用了三种不同的邻域搜索算子来改进变异算子。数值实验表明，所提出的改进自适应交叉变异遗传算法的求解效果优于贪婪算法与一般遗传算法。算法结果也可以获得更短的搬运时间和更集中的货物摆放。最后通过关键参数对目标函数的影响分析发现，在同一问题规模下，存储货架的层数越低，目标函数值越小，由此得出管理者在布置存储货位时，应当尽可能地降低货架总层数。