“货到人”拣选系统机器人任务分配的鲁棒双层规划模型

在电商“货到人”拣选系统中,如何调度系统中的机器人并对任务进行合理地分配决定着整个系统的运行效率与成本。分析“货到人”拣选系统作业流程,建立机器人数量配置、机器人调度与机器人任务分配的双层规划模型。上层模型以批量订单完成总成本最小为目标函数,以机器人调度为决策变量,构建整数规划模型;下层模型以机器人完成所有任务的平均空闲率最小为目标函数,以任务分配为决策变量,考虑机器人在完成任务过程中由于调度、避障、路径规划等导致的行走距离不确定因素,构建鲁棒优化模型。上层的调度结果制约了下层的最小平均空闲率,下层的任务分配结果影响上层的最小成本,上下层结果共同决定机器人配置决策。利用遗传算法求解模型,通过实例仿真验证了模型的有效性。     

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.     

基于物流AGV的“货到人”订单拣选系统任务调度研究

基于物流AGV的“货到人”订单拣选模式由于其高效率和灵活性,逐渐成为电商物流配送中心订单拣选系统发展趋势。本文通过对基于物流AGV的电商物流配送中心订单拣选作业流程分析,提出多拣选台同步拣选和多拣选台异步拣选两种作业模式。然后对基于物流AGV的订单拣选任务调度问题进行描述,以物流AGV完成所有任务的时间最短为目标,分别建立同步和异步两种拣选模式下物流AGV任务调度模型;针对物流AGV任务调度问题特性,对共同进化遗传算法粗粒度模型进行改进用于模型求解。最后,通过改进前后算法的对比,验证了改进共同进化遗传算法在求解物流AGV任务调度问题中的有效性;通过在求解速度和优化结果上对多拣选台同步拣选和异步拣选两种作业模式进行比较,得出同步拣选优于异步拣选的结果。     

基于遗传算法的多通道密集式移动货架订单拣选研究

密集式移动货架越来越多地应用到仓储实践中,提高了仓储空间利用率,但增加了订单拣选的时间成本。本文根据密集式移动货架的仓储布局特点,针对多条通道可同时打开的情况,将货架移动时间转换成通道移动距离进行计算,提出了多条通道依次移动的优化规则,以整批订单拣选所耗费的总时间最少为目标,建立了订单拣选顺序优化的数学模型。针对该模型的特点,设计了实数编码且全局寻优的遗传算法,并进行了不同规模的算例模拟。计算结果表明,该算法具有较强的适用性,针对不同规模的问题,均有显著的优化效果;货架数量、订单数量以及移动通道数量的小幅度增减,将会导致总拣选时间较大幅度的波动;多条移动通道初始位置居于中部或均匀分散,总拣选时间略优于其集中于仓储系统一端。     

基于AGV的智能仓库系统储位分配问题研究

研究了基于自动引导机器人(AGV)的"货到人"拣选模式下的智能仓库系统补货阶段的储位分配问题.根据待拣选订单信息计算出商品之间的关联度,考虑了货架上存放的物品信息、空余储位数量、待补货物品信息,以同一货架上的各种商品之间的关联度之和最大化为目标函数,建立了补货阶段储位分配问题的整数规划模型;设计了求解模型的贪婪算法,并分析了算法复杂度.利用一个具体实例进行模拟计算,分析了贪婪算法的求解效果.进一步利用不同规模算例进行模拟计算,分析了贪婪算法的计算时间和近似比,结果显示贪婪算法可以在很短的时间内得到近似最优解,近似比不超过1.15.设计的贪婪算法可以作为智能仓库管理信息系统的核心算法.     

“货到人”拣选系统中电商订单分批优化研究

本文在电商行业迅速发展及人工智能日趋成熟的背景下,研究以自动导引车(AGV)为搬运工具的“货到人”拣选系统订单分批问题。首先以最小化AGV搬运货架次数为目标建立订单分批模型,然后提出了基于货架相似度的两阶段订单分批算法,在第一阶段分为新批次创建及订单加入批次两个步骤得到初始解;在第二阶段采用局部搜索改进初始解。在算法中构造订单选取货架规则,定义货架相似度函数并设计两种方法创建新批次,同时考虑周转箱数量限制求解订单分批方案。最后通过实验测试验证了模型和算法的有效性,分析了两种批次创建方法的适用性,并通过灵敏度分析给出了合理的周转箱数量配置建议。本研究可为采用“货到人”拣选系统的企业通过订单分批优化进一步提高AGV拣选效率提供理论依据和实践指导。     

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。     

基于排队论的专项汽修厂维修台配置数量研究

为了解决因维修台配置不合理而导致的专项汽修厂排队等待的问题,运用排队论等理论和方法,采用先到先修理与维修台带有优先权相结合的排队规则,将维修台配置数量问题转化为两类型服务台排队问题,建立了单队列M/M/s1+s2/K/∞/FCFS+PS排队模型.通过对某专项汽修厂相关的数据采集和分析,得到了模型所需的变量和参数,运用边际效益法进行优化,得到了节假日和非节假日客流高峰期的最优维修台配置数量.通过对系统服务强度、系统资源限制和服务时间段等因素的分析,既能保证排队系统可以在不同时间段内对维修台配置数量进行调整,又能缩小最优值的求解范围.     

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。     

无穷台非时齐离散时间排队

离散时间排队的已有工作,多是在对时间的齐次性假设下进行的。本文讨论一类无穷台非时齐离散时间排队,得到系统中各种一维、二维随机过程概率分布的母函数,给出各种母函数的相互关系,对系统的瞬态行为和极限行为均给出相当详尽的刻划。     

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BP神经网络的供应链绩效评价方法

动态供应链绩效评价是一个包含多个指标输入输出的复杂评估系统,各绩效指标具有模糊性、不确定性,绩效指标数量较多,彼此之间存在非线性关联性。针对这样一个复杂的评估系统,本文讨论利用神经网络技术来对动态供应链绩效进行综合评价。本文首先介绍了人工神经网络的基本概念。针对供应链绩效的五维平衡计分卡模型,利用BP神经网络(Back Propagation NeuralNetwork,BP网络)来对供应链综合绩效评价结果进行学习和预测,文中我们详细讨论了供应链绩效评价中BP网络的学习过程和存在的问题,并给出了仿真结果。计算实例表明本文提出的动态供应链绩效评价模型是合理、有效的,能够为供应链的合理分析和决策制定提供依据。     

计及多重阻塞的电动汽车移动储能特性建模

为实现城市交通电力耦合系统在城市道路、充电设施、输电线路阻塞环境下的优化运行,提出了计及多重阻塞的动态交通电力流联合优化方法。首先,基于时空网络模型,提出了计及电动汽车移动、静止、充电、排队模式的队列时空网络模型,构建了适用于电动汽车的车辆调度模型,进而形成动态交通分配模型,以减少交通出行损失。其次,通过优化发电机组、储能等的出力和备用计划,计及城市电网安全、备用约束,构建了安全约束动态经济调度模型,以降低碳排放及发电成本。随后,形成多目标动态优化模型,并将其转换为混合整数凸二次规划问题。最后,在耦合IEEE-30、Sioux Falls系统中验证了所提模型的有效性。     

汽车4S店维修车间的优化调度分析

调度研究的问题是将稀缺资源分配给在一定时间内的不同任务,它是一个决策过程,其目的是优化一个或多个目标。对实际问题的优化调度可以帮助企业提高资源利用率,减少客户等待时间,提升竞争力,对汽车4S维修服务站的优化调度问题进行研究,剖析这一实际应用问题的调度目标、机器环境、加工特征和约束等细节,提出了优化调度模型,设计了调度算法。然后,通过实例,简要分析了模型及算法的可行性.     

基于冗余任务的轮式机器人巡检方法

针对配电室电力设备智能化巡检工作中,存在巡检方式单一等问题,基于轮式巡检机器人结构及系统、路径优化和通信等关键技术,研究了一种基于冗余任务的轮式机器人巡检方法.针对目前配电室巡检环境和轮式巡检机器人结构及系统特性,建立配电室巡检过程模型.分析顺序巡检方法的速度、位姿和节点关系,建立机器人巡检过程的路程-时间模型和奖惩模型,根据能耗约束得到目标函数.最后,通过设计方法实验流程图,依次分析顺序巡检、任务巡检和冗余任务巡检的效益值.实验结果表明,冗余任务巡检方式在保证单位时间和单位行程能耗比率不变的前提下,降低了控制系统能耗,有效提高了人机交互的巡检效益,且更好地兼容远程监测人员经验与机器人巡检优势,为智能化巡检技术的研究和推广提供了思路和方法.     

考虑完全拆分的拣选分批与拣选路径集成优化模型

在电商海量订单背景下,在线订单拣选作业难度加大,因此设计了基于订单完全拆分的拣选分批与拣选路径综合优化模型解决此问题.模型共分两阶段.第一阶段,基于种子算法,设计考虑订单完成度、等待时间与拣选路径的拣选分批模型;第二阶段以拣选单流为单队列,设计多拣选员并行服务的拣选系统.行走策略为基于返回型和遍历型的综合策略,拣选路径优化模型采用模拟退火算法求解.算例分析表明,与传统的不拆分拣选分批模型相比,构建的综合优化模型能够显著提高拣选系统效率.拣选员为4人时,模型能够使总服务时间减少58.79%,订单完成率提高10.09%.     

考虑商品订购数量的“货到人”仓储系统订单分批问题研究

结合"货到人"仓储系统的订单拣选场景,在考虑订单中各种商品订购数量和货箱中商品存储量的情况下,研究了自动小车存储及取货系统的订单分批拣选问题.对于给定的待拣选订单,以货箱出库次数极小化为目标,建立了订单分批问题的整数规划模型,并利用聚类思想设计了两阶段启发式算法.利用不同规模的算例进行仿真实验,验证了模型和算法的有效性.通过对比按照本文模型和算法得到的分批结果与按照先到先服务策略得到的分批结果,可以发现,按照文章模型和算法进行订单分批,拣选效率大约提升了25%-45%.进一步分析了拣选台容量和相似度加权系数等参数变化对订单分批结果的影响.最后利用两个具体算例,对比分析了考虑商品订购数量和不考虑商品订购数量的订单分批模型之间的关系,验证了考虑商品订购数量的订单分批模型的优越性.     

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PH服务的工作休假排队的流体模型

研究了带有单重工作休假的M/PH/1排队系统驱动的流体模型.首先,通过拟生灭过程和矩阵几何解法分别得到无穷小生成元和驱动过程的稳态队长分布.其次,建立并分析流体模型,根据平衡方程给出流体模型的稳态联合分布函数满足的矩阵微分方程组,利用Laplace变换（LT）和Laplace-Stieltjes变换（LST）的方法,推导出平稳缓冲器（库）容量的空库概率表达式和稳态条件下的缓冲器（库）容量的均值表达式.最后,给出模型在移动自组织网络（Ad Hoc）中的应用,并通过数值例子讨论系统参数对系统性能指标的影响.