优化配送中心订单拣取路径的一种动态规划方法

订单拣取过程是配送中心最耗时耗力的作业环节，因此提高拣货作业效率成了大多数配送中心努力的方向。而优化拣货路径则是提高拣货作业效率的有效措施之一，所以本在传统拣货规则的基础上，提出了一种采用动态规划方法优化订单拣取路径的方法。该方法是优化配送中心订单掠取路径的一种新的思路和方法，且其确定的拣货路径是在既定规则下的最优拣货路径。针对不同的拣货单采用不同的拣货路径，能有效缩短拣货行走的距离，对提高配送中心的拣货效率具有现实意义。     

快消品电子商务仓储订单批次问题研究

快消品仓库运营中,为了提高作业效率一般将多个顾客订单组合成批次后拣货,因此仓库的运营效率很大程度上取决于订单批次生成策略.基于重合优化准则,建立0-1整数规划模型对订单进行批次生成,并采用通道重合数为相似系数的"静态法"求解,模拟运行的结果比按订单先进先出原则进行批次生成拣货通道数减少26.5%.进一步选取最长订单作为标杆,并采用通道重合率作为相似系数,引入动态更新概念,权衡优化效果与计算时间,模拟运行的结果比按先进先出原则进行批次生成的批次数和通道数分别减少26.7%和34.3%.上述方法已实际应用于某大型网上超市,拣货效率提升显著.     

基于偏离度的仓储中心拣货路径优化方法研究

针对现代仓储作业中广泛使用的双区仓库,为提高拣选作业的质量和效率,首先应用RFID技术对仓储作业中货物的入库、定位、拣选、出库等进行自动化识别,实现管理数据库的实时更新,减少订单中货物搜索时间.在此基础上,提出了一种基于偏离度的路径优化方法,通过与传统穿越策略、S型启发式算法进行仿真对比.结果表明,在双区仓库的路径拣选中,基于偏离度方法对仓库作业优化效果显著.     

蔬菜B2C直销中基于批配送模式的拣货方案序贯求解方法

针对蔬果类商品B2C直销模式下拣货与配送环节拣货量大、订单个性化强、时间性强及批配送等特点,基于相似订单成组拣货这一现实需求,引入成组作业思想,建立最小化拣货成本和配送成本之和的成批成组拣货序列优化模型;针对该模型多阶段决策、多决策变量及NP-难等特点,以降低求解维度和减少求解时间为目标,基于逆序决策思想,提出序贯求解方法,并给出了客户成批聚类、批次内相似订单成组及成批成组拣货序列优化求解算法;通过应用实例验证本文模型和算法的可行性和有效性。研究结果表明,本文方法得到的方案比成组拣货与配送独立决策,以及批配送但非成组方法大大缩减了拣货时间,为蔬果类商品网上直销企业生成拣货作业计划提供理论指导。     

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。     

B2C电子商务仓库拣货路径优化策略应用研究

当前国内B2C电子商务仓库多为人至物的拣货模式,拣货作业成为其核心作业之一,占据仓库大量时间成本和资金成本,拣货路径优化成为企业亟需解决的问题。本文基于TSP对拣货路径进行建模,利用蚁群算法、模拟退火算法和禁忌搜索对该NP-hard问题进行求解,并同当前企业普遍采用的S型启发式策略进行对比,拣货时间节约13.35%。进一步得出当拣货品数量较少时应采用模拟退火算法求解,而当拣货品数量较大时采用蚁群算法仅进行一次迭代,则可以实现短时间得到相对较优的解。所得结果已应用于某大型电子商务企业,效果明显。     

考虑车载容量的多区型仓库拣货路径优化研究

拣货作业是仓库核心作业之一,占据仓库运营大量的时间成本和资金成本.针对多区型仓库拣货路径优化问题,对多区型仓库布局、货位坐标、路径等问题进行了定义,构建了多区型仓库拣货路径优化建模,接着通过大量实验确定了人工鱼群算法在求解拣货路径问题时的最优算法参数组合,通过演示性实验验证了模型与算法的有效性,最后从波次订单对实验结果...     

基于改进粒子群算法V型非传统布局仓库通道优化设计

V型仓储布局是一种典型的非传统布局方式,针对V型布局主通道设计的问题,将主通道抽象为若干个点连接而成的折线通道,每条拣货通道按物动量大小对仓库进行分区,采用更加符合实际的存取货物作业的概率不相等的非完全随机存储策略,建立最小化平均拣货距离的仓库主通道设计数学优化模型。其次,设计了基于极值扰动算子的改进粒子群优化算法(EDO-PSO)进行算法求解,利用极值扰动算子解决易陷入局部最优问题,采用并行深度搜索策略,提高算法性能,并用Benchmark函数与其他改进PSO算法对比验证算法性能。最后,结合具体实验数据仿真分析,计算结果表明,该方法在相同货位分配策略下,能有效缩短总拣货距离,验证了方法的有效性。     

基于移动机器人的拣选系统货架动态储位分配研究

为了提高基于移动机器人的拣选系统拣货效率,更好地满足客户动态需求和订单时效要求,提出了考虑货架后续需求频次、需求紧迫程度以及拥堵因素的货架动态储位分配策略,构建了最小化货架搬运距离的动态储位分配模型,并设计了启发式算法进行模型求解.首先,基于货架需求紧迫程度,构造贪婪算法生成动态货架储位分配的初始解;然后,基于货架在后续批次订单的需求频次及通道间负载均衡,采用邻域搜索算法进行动态货架储位优化.最后,通过与其他静态和动态储位分配方法对比,验证文章提出的模型和算法的有效性.     

缩短订货提前期的汽车动态生产计划

为缩短客户从提交订单到领取汽车时间,通过对汽车企业定制化生产供应链要素分析,以订单处理带动生产管理改进.通过改善企业软能力,增强应对市场应变能力,允许一定提前期的订单修改,减少订单处理与等待时间;为适应订单的变化,生产中管理中采用“漏斗模型”,利用粗集理论制定动态生产计划,提高生产效率,达到最终减少客户等待时间目的.