自动化立体仓库的拣选与储位分配优化

摘要

随着现代科技和全球经济一体化的发展，现代物流己经是现代经济的重要组成部分，是工业化进程中最为经济合理的综合服务模式，是继节约资源和提高劳动生产率的第三利润源。自动化立体仓库能极大地提高物流整体运行效率，在物流活动中占有举足轻重的地位。其中，良好的储位分配不仅可以充分利用有限空间，还可以减少货物存取和拣选所消耗的时间，提高货物的周转率和仓库的运行效率；合理的拣选路径不仅可以缩短拣选设备的行走路径和拣选时间，还可以减少拣选设备在拣选过程中的能源消耗，降低拣选成本，提升设备的使用率，减少资源的闲置和浪费。因此，研究自动化立体仓库的储位分配和拣选优化问题，对提高仓储作业的整体水平和提高企业的经济效益，具有很强的实用价值及意义。
　　本文在已有研究的基础上，对自动化立体仓库的储位分配和拣选优化问题进行研究，主要做的工作有以下几个方面：
　　①阐述了自动化立体仓库的发展概况，分析了国内外对于储位分配和拣选作业优化问题的研究现状，论述了自动化立体仓库的相关计算理论，为后续的研究奠定了基础。
　　②借助 Flexsim仿真软件建立了自动化立体仓库的仿真模型，并以某配送中心的运作为例，建模仿真并分析了系统中各设备运行的合理性，从而为自动化立体仓库的储位分配和拣选优化研究提供了参考依据。
　　③确定储位分配问题的研究对象是单元式货架，建立了以货物的出入库效率、货架的稳定性、货物之间的相关性为目标的多目标优化数学模型，针对多目标粒子群算法存在的缺点，从外部存档的更新、粒子学习样本的选择和粒子的变异三个方面对该算法进行改进，分析了改进多目标粒子群算法的计算复杂度，并通过测试函数证明了改进多目标粒子群算法的有效性。
　　④分析了拣选作业的流程和原理，阐明了拣选作业路径优化问题的实质是一种特殊的TSP问题，建立了以堆垛机拣选路径最短为目标的拣选路径优化模型，针对基本粒子群算法在求解单目标优化问题时存在的缺点，从惯性权重、加速度因子和全局最优位置三个方面进行改进，并通过测试函数证明了改进粒子群算法的优越性。
　　⑤对于本文建立的储位分配优化模型和拣选路径优化模型，分别使用相应的改进算法进行实例的仿真计算，仿真结果表明了模型的合理性和改进算法的有效性。

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英文摘要

目录

1 绪 论

1.1 研究背景和研究意义

1.2 自动化立体仓库的国内外发展概况

1.3 自动化立体仓库的研究现状

1.4 研究内容及技术路线

1.5 本章小结

2 基于Flexsim的自动化立体仓库的作业仿真

2.1 自动化立体仓库简介

2.2 自动化立体仓库的Flexsim仿真模型

2.3 某配送中心自动化立体仓库仿真与分析

2.4 本章小结

3 储位分配模型的建立与优化算法设计

3.1 储位分配问题描述

3.2 储位分配模型

3.3 粒子群优化算法

3.4 改进多目标粒子群算法

3.5 算法实现

3.6 算法复杂度分析及性能测试

3.7 本章小结

4 拣选路径模型的建立与优化算法设计

4.1 拣选作业概述

4.2 拣选路径优化模型

4.3 改进粒子群算法

4.4 算法实现

4.5 算法复杂度分析及性能测试

4.6 本章小结

5 优化仿真与算例分析

5.1 储位分配优化的仿真分析

5.2 拣选路径优化的仿真分析

5.3 本章小结

6 结论与展望

6.1 全文总结

6.2 展望

致谢

参考文献

附录