改进遗传算法求解订单分批优化模型

摘要

cqvip:以流利式货架分区拣选系统为背景,考虑减小相邻拣选区域的作业时间差值以减少任务在缓存区中的滞留时间和拣货员在系统中的等待时间。建立以最小化订单分批数量和最小化所有相邻区域作业时间差值之和为目标的数学模型,设计遗传算法求解其订单分批结果及任务释放顺序;从拣货员拣选的便捷性出发,考虑将周转频率较高的货品存放至拣货员最易拣取的层数,提出了分类随机指派方式。案例分析结果表明:该模型结果在所有任务的总完成时间、总滞留时间、平均履行周期和所有拣货员在系统中的总等待时间等指标上均表现良好;分类随机指派方式从根本上减少了总拣货时间,进而缩短了任务的平均履行周期和总完成时间,提高了系统处理效率和订单响应速度。