基于聚类和动态规划的组合路径策略

为提高电商仓库的拣货作业效率,本文提出了基于聚类和动态规划的组合路径策略,实现了生成路径消耗时间和路径长度之间的平衡,并将这一策略成功地应用到多区型仓库。该策略分四步:首先,根据待拣储位分布特征,运用聚类分析法对其进行分类;然后,以各类的首末储位作为节点,运用动态规划法对已得分类进行排序,得到相应的类序;其次,得到各类内部路径;最后,依次拣取待拣商品,并返回出发点完成拣货作业。在提出新的路径策略后,通过仿真方法将新策略与三种传统路径策略(穿越策略、最大间隙策略和混合策略)和一种优质算法(蚁群算法)进行了对比分析,结果表明:该策略具备良好的适用性和实用性。     

移动机器人履行系统配置优化研究——基于闭排队网络理论

本文对移动机器人履行系统中货架调度任务的履行过程进行分析,根据机器人在货架装载、搬运、拣选、卸载四个过程的作业特点建立闭排队网络模型。采用近似平均值分析算法求解,实现系统绩效的迅速评估。通过与仿真计算实验的对比证明,模型对系统绩效的评估误差不超过5%。利用闭排队网络模型评估拣选台、机器人利用率和调度任务履行能力,实现对系统设施配置的讨论和优化。研究表明,拣选台均匀分布于仓库较长的两侧能提高系统履行绩效;系统存在最优机器人投放数量使系统整体利用率较高。