基于遗传算法的双区型仓库人工拣货路径优化

合集下载

基于遗传算法的物流分拣优化研究

基于遗传算法的物流分拣优化研究

基于遗传算法的物流分拣优化研究随着物流行业的发展和电商业务的兴起,物流分拣成为了越来越重要的环节。

而物流分拣的效率不仅关系到运营成本,更直接关系到客户体验。

因此研究如何优化物流分拣过程,提高效率是当前物流企业必须探讨的问题之一。

本文将围绕着物流分拣优化展开讨论,其中将介绍基于遗传算法的物流分拣优化研究。

一、物流分拣现状分析在传统的人工分拣模式下,人工分拣员按照单据上的地址信息,对货物进行分类分拣。

虽然人员实时调配和优化分拣路线可以提高效率,但是还是存在一些问题,如:人员调配难度大,优化成本高,且由于人员的疲劳和错误率等问题,导致误差率较高。

为了解决这些问题,近年来出现了自动分拣设备,如机械臂单向分拣机、扫描分拣机等。

这种设备的分拣效率相对较高,但是对于细节识别有限,且成本较高,对于中小企业来说,采购设备的门槛较高。

二、基于遗传算法的物流分拣优化研究基于以上的物流分拣现状分析,我们可以发现,人工和自动分拣设备各有优缺点。

因此,我们提出了一种基于遗传算法的物流分拣优化研究方法。

所谓遗传算法,是一种基于生物进化方式的优化算法。

通过将问题转化为基因编码形式,用遗传操作进行搜索,达到优化目标。

首先,对于物流分拣过程,我们将其看做一个TSP问题。

即,从一个起点开始,经过若干个地点,最终回到起点。

为了满足物流分拣的特殊性,我们需要考虑到货物分拣的含义,将其抽象为地点。

接下来,我们使用遗传算法对TSP问题进行求解。

具体过程如下:1.选择编码方式并初始化种群2.设定适应度函数,即计算每个个体的适应度大小3.进行遗传操作,如选择、交叉、突变等。

4.根据选择的策略,根据适应度大小进行选择,生成新一代种群5.循环执行2到4的步骤,直到达到终止条件通过这种方法求解物流分拣的TSP问题,可以很大程度上提高分拣效率,且不同于传统的人工分拣模式,避免了人员操劳问题,减少了人为误差。

同时,遗传算法具有搜索全局最优解的能力,可以保证找到最优分拣路线。

基于遗传算法的库位优化问题

基于遗传算法的库位优化问题

基于遗传算法的库位优化问题作者:周兴建,刘元奇,李泉来源:《物流科技》2010年第05期摘要:应用遗传算法对邯运集团仓库库位进行优化。

在充分考虑邯运集团仓库所存放的货物种类、货物数量、出入库频率等因素的基础上进行库位预分区规划,建立了二次指派问题的数学模型。

利用遗传算法对其求解,结合MATLAB进行编程计算并得出最优划分方案。

关键词:遗传算法;预分区规划;库位优化中图分类号:F253.4文献标识码:AAbstract: The paper optimize the storage position in warehouse of Hanyun Group based on genetic algorithm. With thinking of the factors such as goods categories, quantities and frequencies of I/O, etc, firstly, the storage district is planned. Then the model of quadratic assignment problems is build, and genetic algorithm is utilized to resolve the problem. The software MATLAB is used to program and figure out the best alternatives.Key words: genetic algorithm; district planning; storage position optimization1库位优化的提出邯郸交通运输集团有限公司(简称“邯运集团”)是一家集多种业务为一体的大型综合性物流企业。

邯运集团的主要业务板块有原料采购(天信运业及天昊、天诚、天恒等)、快递服务(飞马快运)、汽贸业务(天诚汽贸)及仓储配送(河北快运)等。

基于遗传算法的自动化立体仓库货位优化

基于遗传算法的自动化立体仓库货位优化

基于遗传算法的自动化例题仓库货位优化自动化立体仓库是当代物流技术、仓储技术、自动化技术发展的产物,它集存储、输送、配送于一体,应用越来越广泛。

自动化立体仓库的出入库作业调度优化问题对提高自动化立体仓库的运行效率具有重要作用,因此,对它的研究具有重要的理论意义和工程应用意义。

本文基于现代物流的应用和发展要求,着重研究利用人工智能理论一遗传算法,进行自动化立体仓库的货位分配和拣选作业路径的研究。

使用MATLAB遗传算法下具箱进行仿真,从仿真图形可以看出立体仓库的存取效率明显提高,堆垛机的运行时间在优化前后明显缩短。

结果表明釆用遗传算法的优化策略可以有效地解决自动化立体仓库的优化调度问题。

联系方式:qq:778961303。

货物运输路线优化中的遗传算法优化策略研究

货物运输路线优化中的遗传算法优化策略研究

货物运输路线优化中的遗传算法优化策略研究货物的运输路线优化一直是物流业务中的一个关键问题。

现代物流企业为了提高货物的运输效率和降低物流成本,采用了各种路线规划和调度算法。

遗传算法优化策略是其中一种被广泛应用的算法之一。

本文将探讨货物运输路线优化中的遗传算法优化策略研究,主要从以下四个方面展开。

一、货物运输路线优化的意义和难点在物流企业中,货物的运输路线优化是控制物流成本和提高物流效率的重要方式之一。

如果货物的运输路线不合理,不仅会降低货物的运输速度和安全性,而且还会增加物流成本。

因此,货物的运输路线优化可以帮助企业降低货物的运输成本、提高货物的安全性和运输效率,从而为企业带来更多的经济利益。

但是,货物的运输路线优化是一个复杂的问题。

首先,货物的运输路线受到各种限制条件的影响,例如物流网络、运输时间、装卸设备等。

其次,货物的数量和种类也会对运输路线造成影响。

针对这些因素,在货物的运输路线规划中加入优化算法是十分必要的。

二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于生物进化思想的优化算法,在货物运输路线优化中得到了广泛应用。

遗传算法的基本思想是模拟自然界进化过程中的遗传和选择机制,通过不断迭代、筛选和交换不同个体之间的信息,逐渐寻找最佳的解决方案。

遗传算法的主要步骤有种群初始化、适应度函数、选择、交叉、变异、筛选等。

在货物运输路线优化中,遗传算法可以先将可能的路线方案编码成染色体,并确定适应度函数。

在运行遗传算法时,通过对每个个体的适应度函数进行评估和选择,来保留合适的个体,淘汰不合适的个体。

通过交叉和变异操作,不断改变染色体的结构,寻找更优秀的解决方案。

最后,通过筛选操作,选取适应度最好的染色体序列,得到最佳的货物运输路线。

三、实例分析我们有一个物流企业需要将一批货物运输到不同的目的地。

假设这些目的地构成一个三维空间的网格系统,我们需要找到一种最优的货物运输路线,使得所有货物都到达目的地并尽可能减少物流成本,最小化运输时间等因素。

基于遗传算法的物流路径优化研究

基于遗传算法的物流路径优化研究

基于遗传算法的物流路径优化研究一、引言物流在现代经济中占据了重要的地位,如何优化物流路径成为研究的热点问题之一。

传统的物流路径规划方法缺乏优化性,往往需要耗费大量的时间和人力成本。

本文将从遗传算法的角度出发,研究物流路径的优化方法。

二、遗传算法简介遗传算法是一种优化算法,它模拟自然界中生物进化的过程,适用于求解复杂的优化问题。

遗传算法具有以下步骤:1、初始化种群:生成初始解,即个体,构成第一代种群。

2、适应度函数:设计适应函数,对于每个个体计算适应度值。

3、选择操作:对于种群中的个体按照适应度值进行选择,优秀的个体具有更高的被选中概率。

4、交叉操作:将选中的个体按照一定的交叉概率进行交叉操作,生成新的后代。

5、变异操作:在交叉后的新个体中按照一定的变异概率进行变异操作。

6、停止准则:当达到预先设定的停止准则时,停止算法并输出当前最优解。

三、物流路径优化模型设计本文将物流路径优化问题看作是TSP问题(旅行商问题)的变形,即在TSP问题的基础上加入了供应链等约束条件,其数学模型为:目标函数:约束条件:1、每个点只经过一次2、起点和终点制定3、路径节点顺序满足要求其中,代表距离矩阵,为节点之间的距离,S为起点,E为终点,为路径的节点组成的集合,为每个个体,代表一条路径。

四、物流路径遗传算法求解针对上述模型,可以采用遗传算法进行求解。

具体步骤如下:1、初始化种群:随机生成初始路径,即个体,构成第一代种群。

2、适应度函数:计算每个个体的适应度值,即路径长度。

3、选择操作:采用轮盘赌选择法选择优秀的个体,优秀的个体具有更高的被选中概率。

4、交叉操作:将选中的个体进行交叉操作,生成新的后代。

采用PMX(部分匹配交叉)算子。

5、变异操作:在交叉后的新个体中进行变异操作,采用随机交换位置算子。

6、存活机制:采用代际淘汰机制,更新种群,保留当前最优的个体。

7、停止准则:当达到预先设定的迭代次数或者路径长度小于一定阈值时,停止算法并输出当前最优解。

仓库库位优化 遗传算法 python

仓库库位优化 遗传算法 python

仓库库位优化是供应链管理中一个重要的问题。

合理的库位规划可以提高仓库的存储效率,降低操作成本,减少错误发货率。

而遗传算法是一种常用的优化算法,可以有效地解决这类问题。

在本文中,我们将利用Python编程语言实现遗传算法,来进行仓库库位的优化。

一、仓库库位优化问题仓库库位优化问题是指如何合理地规划仓库中不同货物的存储位置,以便提高存储效率、降低成本和减少错误。

一般来说,仓库中的货物种类繁多,规格各异,如何将它们合理地摆放在仓库中是一个复杂而又重要的问题。

合理的库位规划可以提高仓库的存储容量利用率,减少货物的搬运次数和距离,从而降低仓库的运营成本。

对于供应链管理来说,仓库库位优化是一个至关重要的环节。

二、遗传算法简介遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,它是由荷兰的约翰·霍兰德于20世纪70年代提出的。

遗传算法是一种随机搜索算法,它模拟生物的优胜劣汰、适者生存的演化过程,通过不断地演化产生出越来越优秀的解。

遗传算法适用于解决复杂的优化问题,如旅行商问题、车间调度问题和仓库库位优化问题等。

遗传算法的基本思想是通过不断地迭代、交叉和变异来寻找最优解。

初始时随机生成一组个体裙体,然后通过选择、交叉和变异等操作,逐步地优化这些个体,最终得到最优解。

遗传算法具有全局寻优能力强、不易陷入局部最优解的特点,因此在解决复杂的优化问题上具有较好的效果。

三、Python语言实现遗传算法Python是一种简单易学的编程语言,具有丰富的科学计算库和优秀的可视化工具,因而在科学计算和数据分析领域得到了广泛的应用。

下面我们将使用Python语言实现遗传算法,来解决仓库库位优化问题。

1. 定义问题我们需要定义仓库库位优化问题。

假设我们有一个仓库,其中有n种货物需要存放,每种货物有一定的尺寸和重量,我们需要将这些货物摆放在仓库中的不同库位上。

我们需要定义每一个库位的位置、可用容量等信息,目标是使得每个货物都能够找到一个合适的库位,使得整个仓库的存储效率最大化。

基于遗传算法的药品仓库货位布局优化研究

基于遗传算法的药品仓库货位布局优化研究

(2)种 群 初 始 化 :选 择 种 群 规 模 N =100,采 用 随
机分配策略, 随机生成规模为 N 的初始群体。
(3)评价初始种群
即确定评价初始种群的约束函数值和适应值。 对
于约束 f1 和 f2 建立如下的适应函数和约束函数的映 射关系:
ffi =
fi(max)-f,若 f<fi(max)(i=1,2) 0, 否则
(1)编码 ①货位编码 在系统数据库建立了货区表、货位表,存储货位 布局优化时用到的一些信息, 包括各仓库的货区信 息、货位信息及其管理记录。 在货位表中,药品仓库的 任一具体货位的定位取决于货位所属的仓库、货区及 其对应的排、列、层。 系统根据货位所在的排、列、层等 信息利用存储过程自动生成货位编码,货位编码的示 意图如图 1 所示:
(3)加快周转,先入先出,同种药品出库时 ,先 入 库者先提取出库, 避免因药品长期积压产生腐蚀、变 质及其他损坏等造成的损失;
(4)提高可靠性,分巷道存放。 同种药品分散在不 同的巷道进行存放,以防止因某巷道堵塞影响某种药 品的出库,造成生产/销售中断;
(5)提高效率,就近入出库。 为保证快速响应出库 请求,将常用的药品就近放置在出库台附近;
程 与 应 用 ,2004(26):16~17 (下转第 62 页)

图形图像
现 代 计 算 机 (总 第 三 三 期 )
趩趯 M O D E R N C OM P U T E R 2009.3

算法实现研究以上模型的实质不难发现货位布局问题就是将药品根据多个约束条件和目标重新在仓库货位中储存它是一个多目标组合优化问题利用枚举法很难甚至不可能得到其精确最优解因此应把精力放在寻求其满意解上即对所有目标函数综合考虑得到一个非劣解集各种可行的货位布局之后在非劣解集中选择一个最满意的布局方案而遗传算法正是寻求这种满意解的最佳工具之一本文利用遗传算法求解货位布局的具体实现如下

基于改进的遗传算法的物流分拣优化研究

基于改进的遗传算法的物流分拣优化研究

基于改进的遗传算法的物流分拣优化研究随着互联网和电子商务的发展,物流业务的需求不断增长。

对于物流分拣而言,如何进行有效的优化,提高分拣速度和精度,是一个重要的问题。

传统的优化方法有限,因此,本文将介绍一种基于改进的遗传算法的物流分拣优化研究。

一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于模拟自然选择和遗传机制的计算方法。

其基本原理如下:1.初始化种群。

将多个随机解作为初始群体。

2.评估适应度。

将种群中每个个体的适应度估计并分配一个数值。

3.选择。

根据各个个体的适应度,确定哪些个体将会被选用进入下一代群体。

4.交叉。

从已选择出的个体中,按照一定的规则选择两个个体进行杂交。

5.变异。

对杂交后的个体进行变异操作,产生新的变异后的个体。

6.重复上述步骤,产生新的群体。

遗传算法本质上是一个优化算法,可以应用于解决各种不同的问题,例如路径规划、组合优化、机器学习等。

二、物流分拣问题的优化在物流分拣问题中,优化的目标是最小化物品分拣的时间和成本。

将物品分成不同的类别,并按照地址等因素规划分拣路线,使物品能够在最短时间内到达目的地。

传统的物流分拣优化方法主要是基于人工规划,依赖于经验和专业知识。

但是,这种方法需要耗费大量时间和成本,并且很难面对大规模问题。

因此,利用遗传算法可以进行物流分拣问题的优化,可以更快速、更精准地解决问题。

具体步骤如下:1.确定问题的目标和约束条件。

根据物流分拣的具体情况,确定优化的目标和约束条件。

2.设定基因编码。

将物品分拣的序列编码成基因,同时,确定适应度函数。

3.初始化种群。

生成一个随机的初始种群,种群中的每个个体都代表一个可行解。

4.选择。

根据适应度函数,确定哪些个体将会被选用进入下一代群体。

5.交叉。

从已选择出的个体中,按照一定的规则选择两个个体进行杂交。

6.变异。

对杂交后的个体进行变异操作,产生新的变异后的个体。

7.重复上述步骤,直到达到最大停止条件,得到优化的结果。

三、改进的遗传算法基于传统的遗传算法,还有一种改进的遗传算法——多目标遗传算法。

毕业论文-基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究(可编辑)

毕业论文-基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究(可编辑)

毕业论文-基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究(可编辑)毕业论文-基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究合肥工业大学硕士学位论文基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究姓名:雷娟娟申请学位级别:硕士专业:企业管理及其信息化指导教师:李兴国20100401基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究摘要越来越多的企业构建自己的仓库和配送体系,以期降低物流成本,保持自己的竞争力。

物流作为“第三利润源泉越来越受重视。

现代仓库是物流不可或缺的一部分,拣货作业是仓库的核心作业环节,拣货成本占到整个仓库物流成本的%,其效率的高低直接影响到整个仓库的效率,而提高拣货作业效率, 缩短拣货路径长度至关重要。

本文选择双区型仓库为研究对象,应用蚁群算法对拣货路径加以优化。

本文首先分析了仓库拣货路径的研究现状和存在的问题,综述了物流拣货路径的相关问题,包括拣货作业流程、仓库中典型的双区型仓库和影响拣货的因素等。

其次根据双区型仓库中拣货路径问题的特点,将该问题分成不考虑拣货车辆容积和考虑拣货车容积两种情况,针对不考虑拣货车容积的情况,采用蚁群算法优化求解其拣货路径问题,并将该算法的结果与形启发式算法进行比较,验证了该方法的有效性。

最后针对考虑拣货车容积的情况,应用蚁群算法对拣货路径问题进行建模求解,并在 .平台上上实现了该算法,与遗传算法的优化结果进行比较发现当拣货数量较多时,该算法具有明显优势。

关键词:蚁群算法;双区型仓库;拣货路径..” .”,。

.%.,.. ,,.. ,, ?’.,.’,. ’’, .,. ,.,: ;;插图清单图.本文所采用的技术路线. 图.仓库的基本流程图图?双区型仓库平面图?.. 图. 形启发式策略图拣货返回策略?图.拣货返回策略图.基本蚁群算法的流程图? 图. 型启发算法拣货流程图图.蚁群算法的流程图表格清单表.影响仓库拣货效率的因素? 表.拣货路径问题求解方法汇总?,, 表.传统矩阵仓库路径优化总结表? 表单元荷载仓库路径优化总结表表? 系统仓库路径优化总结表表.旋转货架仓库优化总结表. 表?信息素贱留率对算法性能的影响?.表.蚂蚁数量对算法性能的影响?一表.口,‖对算法性能的影响?..表蚁群算法与型启发算法、传统拣货运行结果的比较.表.蚁群拣货路径分别与两种算法优化后路径的比较表.运行结果分析..表.蚁群算法与遗传算法比较分析.独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

基于遗传算法的自动化立体仓库路径优化问题求解

基于遗传算法的自动化立体仓库路径优化问题求解

基于遗传算法的自动化立体仓库路径优化问题求解(Solving Path Optimization Problem of Automated Warehouse Based on Genetic Algorithm)问题描述:立体仓库中有多个巷道,每一个巷道内都有一台有轨道的堆垛机,它负责两边货架货箱的存取工作;智能运输车(AGV)从仓库的入库口得到需要入库的货箱并把它们放到相应货架的货架入库台上,堆垛机从那里得到货箱,并把货箱放到与其相应货格中,再把要取出的货箱从相应的货格中取出,放到该货架的货架出库台上,再由AGV将它们运送到出货台上,之后通过货物自动分拣系统分拣,再从分拣口将分拣后货箱通过汽车等运输工具运送到不同的分厂或车间,这就是自动化立体仓库固定货架区工作的全过程。

从上图所示的固定货架的结构图中,我们可以看出,货架中的每一个货格都可以通过两个参数变量来标识,即(X,Y)。

其中的变量X表示为固定货架的列序号,我们规定最靠近货架入库台的那列为第一列,之后的列依次排列。

变量Y表示为层数,最底下的那一层层数为1,向上依次增加。

我们设定货架中的每一个货格的大小都是一样的,货格的宽度为L,高度为H。

堆垛机在对本巷道内进行拣选操作的时候,从货架入货台附近的巷道入口(0,1)进入,依照计算好的优化路径依次到达货位1,2,3,…m进行拣选操作,最后回到出发点。

要解决此问题需要进行一系列假设:(1)堆垛机拣选货物的时间与拣选货物的顺序无关,就是说堆垛机到达不同位置的货位后,放置或取出托盘和货箱所用的时间都是一样的,即表示为s t 。

(2)堆垛机在从一个货位向另一个货位移动的过程中,在水平和垂直方向上可以互不干涉的同时运动,且启动和制动过程可以忽略不计,运动的速度都分别有两种即低速(yl xl V V ,)和高速(yh xh V V ,)。

公式中的ij t 表示堆垛机从货位i 运动到货位j 运动的时间,y x V V ,为堆垛机的水平和垂直速度,(i i Y X ,),(j j Y X ,)为货位坐标,而自动化立体仓库路径优化问题就是优化T ,使其达到最小。

基于遗传算法的物流路径优化研究

基于遗传算法的物流路径优化研究

基于遗传算法的物流路径优化研究随着物流行业的发展,物流的效率和成本已经成为企业关注的焦点。

物流路径的优化是提高物流效率和降低物流成本的重要手段。

遗传算法是一种优秀的优化算法,可以应用于物流路径的优化。

本文旨在探讨基于遗传算法的物流路径优化研究。

一、物流路径优化的问题在物流过程中,物流路径的选择既涉及到交通的运输方式和路线选择,也涉及到供应链各环节之间的协作和信息共享。

物流路径的优劣直接影响到企业的物流效率和成本。

传统的物流路径规划方法主要依赖于人的经验和直觉,这种方法存在着效率低、可操作性差、易受干扰等问题。

随着信息技术的发展,企业可以通过物流路径优化系统,实现物流路径的自动化优化,提高物流效率和降低物流成本。

二、遗传算法概述遗传算法是一种模拟生物进化和遗传机制的计算方法,主要用于解决优化问题。

它模拟了生物进化的基本过程,利用染色体、基因等概念描述候选解,并通过交叉、变异等遗传操作产生新的个体,并逐代筛选优良个体,最终得到优化结果。

遗传算法具有全局优化、并行化、鲁棒性强等优点,已经在生产调度、组合优化、装配优化等众多领域具有广泛应用。

三、基于遗传算法的物流路径优化研究基于遗传算法的物流路径优化研究主要包括两个方面:物流路径规划和路径优化。

物流路径规划是指制定符合物流需求的物流路径方案和路径规划方法。

物流路径规划要考虑多方面的因素,如交通方式、运输方式、货源地、目的地等。

针对这些因素,研究者可以设计适合遗传算法的编码方式,将物流路径建模成一个优化问题。

路径优化是指在确定物流路径的基础上,采用遗传算法等优化算法对路径方案进行调整以达到最佳路径。

在路径优化中,需要采用适应度函数来评估候选解的优劣。

适应度函数是以路径长度、时间成本、耗能等指标为基础,对候选解进行量化评估的函数。

在遗传算法的演化过程中,适应度高的个体具有更高的生存和繁殖概率,从而演化出更优的个体。

四、物流路径优化实例下面以一家制造企业的物流路线规划为例,介绍基于遗传算法的物流路径优化实例。

基于遗传算法的自动化立体仓库的货位优化分配

基于遗传算法的自动化立体仓库的货位优化分配

基于遗传算法的自动化立体仓库的货位优化分配作者:陈月婷何芳来源:《物流科技》2008年第01期摘要:文章针对自动化立体仓库的库区和货位的分配策略问题进行了讨论,提出立体仓库的库区优化数学模型;在库区优化基础上,进一步提出货位优化数学模型,将Pareto最优解的概念与遗传算法相结合,提出了一种改进的解决多目标优化问题的Pareto遗传算法解决货位优化问题,给出了仿真实验及分析,结果表明采用改进遗传算法优化策略可以有效地解决自动化立体仓库的货位优化分配问题。

关键词:立体仓库;货位优化;遗传算法;Pareto中图分类号:TP301.6文献标识码:A文章编号:1002-3100(2008)01-0038-04Abstract: In this paper, the controling strategies of section assignment and location assignment of an automated warehouse are discussed. The mathematic model of the section assignment optimization is built. Based on optimization of section assignment, the mathematic model of the location assignment optimization is built further. Combining the concept of Pareto optimal sets with genetic algorithm, the improved Pareto genetic algorithm for resolving the problems of multi-objective optimization is proposed, which is used to deal with the location assignment. The simulation experiment is given, and the result is analyzed. The problem of location assignment optimization could be effectively resolved via the improved genetic algorithm proposed by this paper. The research result of this paper is valuable for improving on the efficiency of automatic warehouse.Key words: warehouse; location assignment; genetic algorithm; Pareto在物流控制系统中自动化立体仓库的出现不仅彻底改变了仓储行业劳动密集、效率低下的落后面貌,并且大大拓展了仓库功能,使之从单纯的保管型向综合的流通型方向发展。

基于遗传算法的配送中心订单拣选路径优化案例研究

基于遗传算法的配送中心订单拣选路径优化案例研究

L u Z i j i a , Ha n Y i mi n , Z h a n g S h a o q i n g ( D e p a r t me n t o f E c o n o m i c s Ma n a g e me n t , X i n g t a i V o c a t i o n a l &T e c h n i c a l C o l l e g e , Xi n g t a i 0 5 4 0 0 0 , C h i n O Ab s t r a c t : I n t h i s p a p e r , w i t h t h e s h o r t e s t w a l k i n g d i s t a n c e a s he t o b j e c t i v e , w e s t u d i e d t h e o p t i mi z a t i o n o f t h e o r d e r p i c k i n g r o u t i n g
提不变时 , 通过案例数据阐述了当拣选路径由 S型变为中点型拣选 之后 , 订单进行分批拣选 的路程变化情况 。
[ 关键词】 订单分批 ; 遗传算法 ; 拣选路径优化
【 中图分类号] F 2 5 2 . 1 4 ; O 1 5 9 【 文献标识码】 A 【 文章编号] 1 o o 5 — 1 5 2 X( 2 0 1 3 ) 0 9 — 0 2 2 8 — 0 3
技 术 与 方 法
d o i : l 0 . 3 9 6 9 4 . i s s n . 1 0 0 5 - 1 5 2 X. 2 0 1 3 . 0 9 . 0 6 9
物流技术 2 0 1 3 年第 3 2 卷第 9 期( 总第 2 8 8 期)

基于遗传算法的分区拣选系统储位优化实证研究

基于遗传算法的分区拣选系统储位优化实证研究

基于遗传算法的分区拣选系统储位优化实证研究
许小利;崔雪丽
【期刊名称】《包装工程》
【年(卷),期】2015(36)19
【摘要】目的研究零售连锁企业区域配送中心分区拣选系统下的储位优化方法。

方法以某药品连锁零售企业区域配送中心为研究对象,将不同分区的拣选时间趋于
均衡作为储位优化目标,结合样本订单与历史订单的特点,建立储位优化数学模型,并采用遗传算法进行求解,以获取约束条件内该模型的最优解。

结果在样本订单占80%权重的前提下,将所求得的分区与储位的解所对应的拣选时间,与研究对象的拣选现状进行对比,发现采用均衡各区拣选时间模型的求解结果提高了37.34%的效率,优
化效果显著。

结论实证研究证明了该模型和算法的有效性,该优化方法也广泛适用
于其他分区拣选系统的储位分配作业。

【总页数】7页(P139-144)
【关键词】分区拣选;遗传算法;储位优化
【作者】许小利;崔雪丽
【作者单位】苏州科技学院
【正文语种】中文
【中图分类】TB488
【相关文献】
1.图书配送中心拣选区储位优化问题研究 [J], 张旭凤;康佳星;吴子敏
2.基于遗传算法的储位优化问题研究 [J], 李珍萍;冯卉妍;崔晓洁
3.基于仓储机器人的电商拣选中的储位分配方法研究 [J], 卢成林;
4.基于改进遗传算法的自动拣选系统拣选位分配建模与优化 [J], 陈志新; 董瑞雪; 郝宇楠
5.基于"货到人"拣选模式的储位分配问题研究 [J], 李珍萍; 范欣然; 吴凌云
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

遗传算法在物流仓储优化中的应用实践

遗传算法在物流仓储优化中的应用实践

遗传算法在物流仓储优化中的应用实践随着物流业的发展和技术的进步,如何提高物流仓储的效率成为了一个重要的议题。

在这个过程中,遗传算法作为一种优化方法,逐渐被应用于物流仓储的优化中。

本文将介绍遗传算法的基本原理和在物流仓储优化中的应用实践。

首先,我们来了解一下遗传算法的基本原理。

遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。

它通过模拟遗传、变异和选择等基本生物进化过程,来搜索问题的最优解。

遗传算法通常由以下几个步骤组成:初始化种群、适应度评估、选择、交叉、变异和终止条件。

其中,适应度评估是根据问题的具体情况来定义的,而选择、交叉和变异等操作则是为了产生新的解,并逐步逼近最优解。

在物流仓储优化中,遗传算法可以应用于多个方面。

首先是仓库布局优化。

仓库布局的合理性直接影响到物流效率和成本。

通过遗传算法,可以将仓库内的货架、货物和路径等因素纳入考虑,从而找到最佳的仓库布局方案。

其次是库存管理优化。

库存管理是物流仓储中的重要环节,合理的库存管理可以减少库存成本和提高服务水平。

通过遗传算法,可以根据需求预测和库存数据,制定最佳的库存管理策略。

再次是配送路径优化。

在物流配送过程中,如何确定最佳的配送路径是一个复杂的问题。

通过遗传算法,可以考虑到多个因素,如距离、时间窗口和交通状况等,从而找到最优的配送路径。

最后是订单分配优化。

在仓储物流中,如何合理地分配订单到不同的仓库和配送中心是一个重要的决策。

通过遗传算法,可以根据订单的属性和仓库的情况,找到最佳的订单分配方案。

除了以上提到的几个方面,遗传算法还可以应用于其他物流仓储的优化问题,如设备调度、人员安排和货物损耗控制等。

通过遗传算法的优化,可以提高物流仓储的效率和减少成本,从而提升企业的竞争力。

然而,遗传算法在物流仓储优化中也存在一些挑战和局限性。

首先是问题的复杂性。

物流仓储的优化问题往往涉及到多个因素和约束条件,这使得问题的搜索空间非常大。

遗传算法需要耗费大量的计算资源和时间来搜索最优解。

基于遗传算法的拣货路径优化方法

基于遗传算法的拣货路径优化方法

link appraisement1.北京工商大学计算机与信息工程学院;2.工程实验室;3.食品安全大数据技术北京市重点实验室于浩洋(1993-)男,汉族,山东省烟台市人,硕士研究生,主要研究领域为智慧物流、人工智能。

基金:国家重点研发计划(2016YFD0401205):食品品质质量智能化追溯技术图1 拣选作业时间构成}10{,a i j ∈ (2) (3)K q m ≤<0 (4)4,3,2,1=……在本模型中,式子(1)是目标函数,表示本批次订单中所有待拣选货品拣选完成后的总路程,优化目标是使工人通过改变货物拣选顺序,使得总路程最短。

式子(2)是决;则在这种情况下:若两者相等则随机取其一;;(d)若q≠;综上,两货格间距离合计为图2 仓库布局平面图图3 行走策略图示1-10]、[2-2-2-5]订单4:[2-4-1-10]、[1-7-1-8]、[1-5-2-7]订单5:[1-8-2-4]、[2-5-2-3]、[1-5-1-2]、[1-10-1-4]、[2-10-2-4]若用穿越策略进行拣选,则拣选路径如图4所示,总路程为248m;若用改进的穿越策略,则拣选路径如图5所示,总路程为208m;若用遗传算法进行拣选路径优化,则拣选双区型仓库,详细设计了遗传算法的染色体编码、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子以及进化终止的条件,对建立的模型进行了求解。

最后,通过若干次仿真实验,证明了本文建模和遗传算法的有效性。

创新点:采用遗传算法优化了电子商务配送中心的拣货路径问题:遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

目前大多数电子商务公司仍采用人工拣选货物的方式,人力成本高,在双11、618等大促期间面临订单积压、甚至爆仓风图6 遗传算法优化后拣选路径图图4 穿越策略路径图图5 改进穿越策略路径图图8 各次实验行走路程对比图7 各次实验行走路程对比。

基于遗传算法的仓储机器人多目标路径规划方法

基于遗传算法的仓储机器人多目标路径规划方法

Multi-objective Path Planning Method for Warehouse Robot Based on Genetic Algorithm 作者: 辜勇[1];段晶晶[1];袁源乙[1];苏宇霞[1]
作者机构: [1]武汉理工大学物流工程学院,湖北武汉430063
出版物刊名: 物流技术
页码: 100-105页
年卷期: 2020年 第6期
主题词: 遗传算法;仓储机器人;多目标路径规划
摘要:为提高智能仓库中多机器人协同拣选作业效率,提出基于遗传算法的仓储机器人多目标路径规划算法。

首先建立仓库环境模型,利用A*算法规划出各机器人的多目标节点路径矩阵。

然后以最短行驶时间为目标,提出符号矩阵编码法对多目标点编码,在遗传过程中判断机器人之间的路径冲突,利用改进优先级法化解局部动态冲突,从而确定目标节点遍历序列,得到最优路径规划。

仿真结果表明,该路径规划方法能够有效缩短路径长度及行驶时间。

基于小生境遗传算法的仓库拣货-复核路径规划

基于小生境遗传算法的仓库拣货-复核路径规划

基于小生境遗传算法的仓库拣货-复核路径规划
蒲晶;谭代伦;郭潇
【期刊名称】《四川轻化工大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(35)1
【摘要】针对物流仓库的拣货-复核路径规划问题,首先利用货格所在行列的奇偶性,根据曼哈顿距离公式,建立了仓库内任意两拣货点(含复核台)之间的距离计算公式。

然后将整个拣货-复核作业过程映射为一个旅行商问题,构建了0-1规划模型。

最后选用小生境遗传算法进行求解,在变异策略中引入小生境技术,保证了种群的多样性,较好地克服了标准遗传算法中种群早熟和易陷入局部最优的缺点。

实验仿真选取1个复核台和有15,30,45,60个拣货点的4种情形,与标准遗传算法相比,该算法求得的最优路径长度可以明显缩短,且收敛速度更快、稳定性更好,尤其拣货点数越多时路径优化效果越明显。

【总页数】9页(P84-92)
【作者】蒲晶;谭代伦;郭潇
【作者单位】西华师范大学数学与信息学院;西华师范大学计算方法及应用软件研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于遗传算法的双区型仓库人工拣货路径优化
2.基于遗传算法的双区型仓库拣货路径优化研究
3.基于小生境遗传算法的人工拣货路径优化研究
4.多区型仓库多复核台场景的拣货路径优化研究
5.基于模拟退火蚁群算法的拣货路径规划
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于遗传算法的“货到人”拣选系统订单分批优化

基于遗传算法的“货到人”拣选系统订单分批优化

基于遗传算法的“货到人”拣选系统订单分批优化
石娟;刘兆雨;石阳
【期刊名称】《制造业自动化》
【年(卷),期】2024(46)2
【摘要】针对物流仓库“货到人”拣选系统中的拣货员拣选次数过多和拣货效率低的问题,提出一种基于遗传算法的订单分批优化策略,使大量多元化和零散化的订单得到高效分批并减少物料箱出库频率和拣货次数。

首先建立以所有订单拣货总次数最小为目标的订单分批优化模型。

其次,以标准遗传算法为基础改进遗传算法的交叉策略,验证相比于不使用遗传算法的情况下,使用本文的遗传算法优化策略的高效性。

最后,为了找出更优异的优化策略,对改进的三种交叉策略进行对比实验,发现随着物料种类增多时,文中改进的第一种交叉策略拣选次数比其他两种少。

仿真实验结果表明,该订单分批优化策略提高了系统的拣选效率,证明了此遗传算法解决订单分批问题的有效性。

【总页数】6页(P97-102)
【作者】石娟;刘兆雨;石阳
【作者单位】天津理工大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】N945.13;TP278
【相关文献】
1.货到人系统拣选订单分批处理策略问题研究
2.“货到人”拣选系统订单排序优化
3.“货到人”订单分批拣选作业优化研究
4.“货到人”拣选系统订单分批优化
5.“货到人”拣选系统中电商订单分批优化研究
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于蚁群算法的双分区仓库拣货路径的优化

基于蚁群算法的双分区仓库拣货路径的优化

基于蚁群算法的双分区仓库拣货路径的优化刘建胜;熊峰;陈景坤;熊君星【摘要】为提高现代仓库作业中拣货这一核心环节的效率,研究了仓库拣货路径的优化,提出了根据双分区仓库中拣货路径的特点,采用蚁群算法优化求解的拣货路径算法,并通过仿真将该算法的性能与传统穿越策略、S形启发式算法进行了比较.比较结果表明,以蚁群算法优化路径问题可以明显减少路径的距离,具有良好的实用性.%To improve the efficency of goods picking, the key link of the hole operation of a modern warehouse, a study of picking routing optimization was conducted.According to the characteristics of the picking routing problem of a 2-block warehouse, the ant colony algorithm was applied to optimization of the picking routing problem, and an effective ant colony algorithm for optimized picking routing was achieved.Its performance was compared with the traditional passing strategy, S-shape algorithm and genetic algorithm by simulation.The simulation results show that the ant colony algorithm can reduce the routing distance significantly, with the better practicality and effectiveness.【期刊名称】《高技术通讯》【年(卷),期】2017(027)001【总页数】9页(P72-80)【关键词】物流;拣货;车辆路径;蚁群算法【作者】刘建胜;熊峰;陈景坤;熊君星【作者单位】南昌大学机电工程学院南昌 330031;南昌大学机电工程学院南昌330031;南昌大学机电工程学院南昌 330031;南昌大学机电工程学院南昌330031【正文语种】中文拣货作业在现代仓库作业中是一项十分重要的环节,即按照物料订单属性,包括物料编号、名称、数量及体积等,拣货人员把货物从货架取出拣选下来,并放在指定的位置。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
C + +程序 进行仿 真实 验 , 以快速 获得 任意订 单 中所有 待拣 货 物 的拣 取顺 序 , 计算 出最 短
路 程 。仿 真结 果表 明 , 将 考虑 拣货 车容 量限 制 的情 况下 求 得 的最 优 路 径 与未 考 虑拣 货 车 容量 限制 的情 况下 求得 的最优 路径 进行 对 比 , 结果 拣货 的先后 次 序完全 不 同 , 说 明考虑 运
传 算法 求取 最优 路径 。仿 真结果 验证 了建 模 的实用 合理性 及遗 传算 法 的有效性 。
收 稿 日期 :2 o 1 3— 0 8一o 1
基 金项 目 :国 家 自然科 学 基金 项 目资 助 ( 7 0 6 7 1 0 5 7 ) ;t l l 东 省 自然 科 学 基 金 项 目资 助 ( Z R2 0 1 0 G M0 0 6 ) 作者简介 : 孙慧 ( 1 9 8 6一 ) , 女, 江苏徐州人 , 硕士研究生 , 主要 研 究方 向 为物 流 与供 应 链 管 理 。
配 送 中心 的商 品 , 必须 先按 照客 的订 单进 行拣 取 , 配货 后 才能 最 终送 到 客 户手 中 。调 查 显示 , 在 标 准
仓储 系统 中 , 订单 拣货 过程 的劳 动量 占配送 中心所有 作业 的半 数 以上 , 耗 用成本 也 占仓库 所有 运营 成本 的大
部分 , 所 以解决 拣货 路径 优化 问题 , 对于企 业 降低拣 货作 业 成本 及 拣货 作 业 效率 及 竞 争 力具 有 重要 意 义。 1 9 7 6年 , S .S a h n i 等人 l 2 证 明了仓储 分 配 问题 是 NP一 完全 问题 , 之 后研 究 者 开始 对仓 储 分 配启 发 式算 法 进 行研 究 。F e l i x T . S .C h a n等人 从 仓库 分 区 、 货 品分类 分 区等 存储 分 配策 略 和优 化 订 单 等方 面 进行 研 究 , 使拣货 作 业在仓 储合 理布 局情 况下 获得更 高效 率 ; R .D e Kk e r 等 人 将 存 储 分配 策 略 与路 径选 择 策 略相 结 合, 采 用计 算机仿 真 方法探 讨 了提高 仓库运 作效 率 的途径 ; T.L e Du c 等 人 建 立 了估 计 拣货 巡 回行 走距 离 平均 值 的概率模 型 , 并提 出 了一 种 双选择 交换 启发式 算 法来解 决仓 储 的分 区问题 ; 李诗珍 等 人l 6 研 究 了基 于 聚类 分析 的 汀单 分批 拣货 方法 , 为 了获得 最短 拣货 行走 距 离 , 基 于 订单 分批 问题 建立 数 学模 型 , 并 转 化 为 聚 类 问题进 行求解 , 提出 了多种 相似 系数 的计算 方法 , 求 得 了订单 分 批 问题 的近 优解 ; 李 艳 茹[ 探讨 了拣 货策
第 2 9卷 第 1 期
2 0 1 4年 3 月
青 岛大学学 报 ( 工程 技术版 )
J OURNAL OF QI NGDAO UNI VERS I T Y( E&T)
V 01 . 29 NO .1
Ma r .2 0 1 4
文章 编 号 :1 0 0 6 9 7 9 8 ( 2 0 1 4 ) 0 1— 0 0 7 8—0 5 ;D O I :l 0 . 1 3 3 0 6 l _ 1 0 0 6 9 7 9 8 . 2 0 1 4 . 0 L 0 1 7
略 对拣货 效率 和服 务水平 的影 响 , 考 虑 客户订 单 的实 时性 , 合 理安 排订 单拣选 顺序 , 以顾 客 满意度 为 目标 , 采
片 J 遗 传算 法求 解 ; 李 振等 人 将 拣货 路 径 优化 问题 先 转 化 成 旅行 商 问题 ( t r a v e l i n g s a l e ma n p r o b l e m, T S P )
问题 , 在 不考 虑拣 货车 承载量 约束前 提 下 , 采 用小 生境 遗传算 法求 取拣 货作 业 的最 优路 径 。王宏 等人 对 双
型仓库 的拣 货路 径优 化 问题进行 了研 究 , 并 研究 一单 多 车拣 货 路径 优 化 问题 , 考 虑拣 货 车 容量 的限 制 , 要 求 每个货 物存 放点 所需拣 取 的货 品量不 超过 车载 量 ( 即单 次 拣取 货 物量 小 于 车载 ) 。实 际上 , 顾 客对 每 种货
基于遗传算法的双 区型仓库人工拣货路径优化
孙 慧 ,张 柯 ,张 富金 ,张纪 会
( 青 岛大学复 杂性科 学研 究所 ,山 东 青 岛 2 6 6 0 7 1 ) 摘要 : 为 获取捡 货作 业 的最优 路 径 , 本 文 以某 配送 中心 双 区型仓 库 中人 丁拣 货 作 业 为研 究对象 , 探 讨 了订单批 量处 理和拣 货路 径优 化 问题 , 建立 了拣 货车容 量受 限的 T S P模 型 , 并基 于遗传 算法 , 设计 一种 启 发式 算 法 对拣 货 路 径进 行 优 化处 理 , 同时 , 应 用 Vi s u a l 6 . 0
载量 是有 效 的 , 且更 符合 实 际情 况 。该研 究 不但 提 高拣 货 效 率 , 而 且节 约 各项 成 本 , 对 现
实 仓库 的拣货 作业 具有 实 际应用价 值 。 关 键词 : 人 工拣货 ;车载 量 限制 ;路径 优化 ; 遗 传算 法
中图分 类号 : F 2 5 3 . 4 :0 2 2 4 文献标 识码 : A
品的需 求量 是随机 的 , 且待 拣 的货 品在 储位 中呈 离散分 布 , 对于 一批订 单 , 每个货 位 点 的待 拣货 品量 不确 定 ,
可 能会 出现 某些货 位 的待拣 货 品量很 少 , 而 另一 些货位 中的待拣 货 品量非 常 巨大 , 导 致一个 货位 点需 要 多次
往 返才 能拣 取完毕 。因此 , 本文 以双 区型货 架式 仓库 为研 究对象 , 建 立拣 货车容 量 受限 的 T S P模 型 , 并 用 遗
相关文档
最新文档