基于商品关联度的智能仓库储位分配问题研究

储位分配方案是直接影响智能仓库工作效率和拣选成本的关键因素.根据历史订单信息定义了商品之间的关联度,以同一货架上的商品之间的关联度之和极大化为目标建立了智能仓库储位分配问题的数学模型,并设计了求解模型的算法.首先根据历史订单信息计算商品之间的关联度,然后结合商品的周转率、商品之间的关联度等信息,设计了启发式算法求解智能仓库储位分配问题,并且分析了启发式算法的时间复杂度.通过大量的模拟计算验证了本文建立的数学模型和设计的启发式算法的有效性,证明了以同一货架上商品之间关联度极大化为目标和以订单拣选过程中搬运货架总次数极小化为目标的一致性.通过对比分析本文算法得到的储位分配结果与随机储位分配结果可以看出,利用基于商品关联度的启发式算法得到的储位分配方案比随机储位分配方案对应的货架搬运次数平均减少了30.08%.     

基于“货到人”拣选模式的储位分配问题研究

研究了“货到人”拣选模式下的储位分配问题,以订单拣选过程中搬运货架总时间最短为目标建立了整数非线性规划模型,并证明其为NP-hard问题,分别设计了求解模型的贪婪算法和单亲进化遗传算法。首先根据订单和物品的关联关系对物品进行聚类,基于聚类结果设计了求解模型的贪婪算法。然后设计了直接求解模型的单亲进化遗传算法,遗传算法中采用了0-1矩阵编码、多点基因倒位算子、单点基因突变算子和精英保留等策略,通过合理选取参数,能够很快求解出问题的近似最优解。最后利用模拟算例和一个具体实例进行计算,并对贪婪算法和遗传算法的求解时间和求解效果进行了比较分析。结果显示,对于小规模问题,两种算法均能在较短的时间内以很高的概率得到问题的全局最优解,对于中等规模的实际问题,利用两种算法得到的储位分配方案均优于企业目前采取的基于出库频率的储位分配方案,遗传算法得到的储位分配方案对应的货架搬运次数、货架搬运总时间等均优于贪婪算法。本文设计的遗传算法可以作为智能仓库管理信息系统的核心算法。     

基于AGV的智能仓库系统订单分批问题研究

研究了基于自动引导小车(AGV)的“货到人”智能仓库订单分批拣选问题, 在同时考虑工作人员拣选商品成本和AGV搬运货架成本的前提下, 建立了以总成本极小化为目标函数的订单分批问题整数规划模型。根据订单中包含的商品信息和商品所在的货架信息构建了描述订单之间关系的加权相似度指标, 分析了加权相似度与总拣选成本之间的正相关关系。基于订单之间的加权相似度设计了求解模型的贪婪算法。利用具体算例进行模拟计算, 分析了加权系数的变化对订单分批结果的影响, 以及加权系数λ的取值与工作人员拣取一件商品的成本c₁和AGV搬运一次货架的成本c₂之间的关系, 得到了贪婪算法中加权系数λ的确定方法。进一步分析了贪婪算法的计算时间和计算效果, 结果显示, 通过适当选取加权系数, 利用贪婪算法可以在短时间内得到订单分批问题的近似最优解;对于小规模算例, 贪婪算法在最坏情况下近似比不超过1.35。利用本文的模型和算法进行订单分批, 兼顾了工作人员拣取商品的成本和AGV搬运货架的成本, 可以有效提高订单拣选效率, 降低订单拣选总成本。     

考虑商品数量和商品拣选成本的AGV智能仓库订单分批问题研究

AGV(Automated Guided Vehicle,自动导引车)智能仓库是一种基于“货到人”拣选模式的自动化仓库。本文考虑了订单中商品的需求量和货架上商品的存储量,以极小化货架搬运成本和商品拣选成本为目标,建立了AGV智能仓库订单分批问题的整数规划模型。本文针对订单分批问题的特点,提出了一种基于订单和货架交替选择的贪婪求解算法。对比CPLEX求解器的精确最优解,本文提出的贪婪算法的误差百分比不超过10%,平均误差百分比为5.38%;对比基于相似性的分批算法的求解结果,本文提出的贪婪算法不仅运算时间更短,解的质量也更好。进一步地,对比不考虑商品拣选成本的订单分批模型,本文提出的模型在不明显增加货架搬运成本的前提下,可以大幅度降低商品拣选成本。因此,在订单分批模型中考虑商品拣选成本是非常必要的。     

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.     

基于移动机器人的订单拣选系统货位优化模型和算法研究

为了提高基于移动机器人的订单拣选系统的拣选效率,文章提出了基于货品相关性和货架中货品总出库频次的货位优化方法.将货位优化分为货品存放到货架及货架布局到仓库中现有位置两个阶段,为避免拥堵采用分散存储策略建立了最小化货架搬运次数以及最小化机器人总拣选路程的数学模型,并设计两阶段启发式算法求解.结合A网上药店的历史订单数据进行了仿真实验,实验结果表明,文章提出的货位优化方法有效提高了订单拣选效率.     

基于物料周转率与需求相关性的储位分配优化策略与算法

优化储位分配策略是加快订单拣选速度和提高仓储效率的重要前提。在实际出入库操作中,物料可能具有一定的需求相关性,如螺钉与螺母。若这些需求相关度较高的物料被安排于距离较远的货位,将大大影响其拣选出库的效率。因此,本研究考虑不同储位分配方案的影响,提出将基于物料周转率的存储策略(COI)与物料需求相关度相结合的存储策略,使得周转频率高和相关度大的物料在仓库中的位置接近,且存储于更近仓库出入口的巷道货位。由于模型的计算规模随着参数增长呈指数式增长,本研究开发出一种近似算法,并通过实验证明,相较于商业软件,本算法可更为有效得获取问题的最优或近似解。最后通过实例分析,给出不同COI系数与物料需求度偏好下该仓库的可行储位分配方案     

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。     

连锁超市供应商仓库地点合并问题的数学模型及算法

研究了连锁超市供应商仓库地点合并问题.首先基于供应商仓库储存物品的种类提出了定量描述供应商仓库相似性的指标(相似度),进一步根据仓库之间的距离,对供应商仓库相似度进行了修正,得到了修正相似度.分别利用相似度和修正相似度建立了供应商仓库合并问题的数学模型,设计了求解模型的启发式算法.以某连锁超市供应商仓库地点合并问题为例进行了模拟计算和分析,结果显示,利用修正相似度模型得到的计算结果明显优于利用一般相似度模型得到的结果.     

组合拍卖在门户网站广告机会分配中的应用

目前门户网站的广告机会销售主要通过价格协商的方式,这种方式不仅导致大量的中间交易成本而且分配结果常常无法达到最优.针对该情形,本文结合门户网站广告机会的特点,建立了广告机会分配的组合拍卖模型.该模型能让广告主自由的表达广告机会之间的无差异及互补效用.通过将该模型的特例转化为一般背包问题,文中证明了该问题求解的NP难特性.因此本文针对标的本身的结构提出了四种启发式信息及两种求解器:二元蚁群算法及贪婪算法.最后通过数值实验给出了在不同情况下,不同启发信息的性能并表明了在任何情况下二元蚁群算法比贪婪算法的寻优性更强.     

基于学习—遗忘效应的生产率降低损失索赔研究

建设工程项目很多具有重复性施工的特点,本文利用这种特点将学习-遗忘效应应用到平衡作业线(LOB)方法中,分析因为工程中断造成生产率的降低的现象,认为因生产率降低而导致工程工期的延长实际上超过工程实际中断的时间,最后以一个工程案例来说明分析过程.     

More on cancellative semigroups on manifolds

Communicated by D.R.Brown     

A counterexample on contractible transformations on graphs

Ivashchenko proposed the study of contractible transformations on graphs because of their applications to computer image analysis, theory of molecular spaces, and digital topology. He published five papers on this subject. Contractible transformations have recently been applied to topological data analysis. This paper presents a counterexample to several results that appeared in one of Ivashchenko’s works.     

基于SMMC模型的数据多流形结构分析研究

采用混合多流形谱聚类模型(SMMC)对独立子空间、非独立子空间,非线性良分离及非线性交叉等流形聚类中的四种典型数据进行聚类,并与其他流形聚类方法进行比较,发现SMMC模型聚类效果良好且具有强鲁棒性和泛化能力.将SMMC模型运用于具有混合多流形结构的工件外部边缘轮廓进行聚类,结果显示SMMC模型能够很好的将其分为三类.针对SMMC模型复杂度高、选取参数困难及运行时间长的问题,提出了基于模拟退火遗传算法SMMC模型,结果发现改进后的模型能够大大缩短运行时间.     

Remark on the weierstrass points on curves

We give a treatment of the Weiertrass points of curves which is a little different from the treatment by Laksov. We introduce the notion of theith weight which makes the treatment easier and gives an algorithm for computing the gap sequence of an effective divisor and the weight at a point. Supported in part by NNSF of China.