基于智能优化算法的人工拣货仓库的仓储问题研究

摘要

随着物流行业的快速发展，仓储被要求能快速的处理订单以满足顾客的需求，仓储作业的复杂度和顾客需求多样性不断增加，如何实现快速备货已成为了制约企业发展的关键，对仓储作业单位的布局优化和备货路径的优化可分别提升订单的外部处理效率和内部处理效率，进而提高企业的仓储作业整体效率、降低仓储作业成本、提升顾客的满意度。
　　针对一汽国际物流有限公司按经验选择备货路径、存在呆料、订单处理速度慢等问题，首先,本文对公司的仓储作业进行了归结和划分，用SLP方法对企业的仓储作业单位进行了布局优化，从而优化了企业的仓储物流，提升了订单的外部处理速度。
　　其次，本文对备货路径优化问题相关智能算法进行了分析，并着重研究了适用性较好的蚁群算法和遗传算法；对蚁群算法对参数比较敏感、参数设置缺乏指导的现状，用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化，提升了蚁群算法的性能，并以典型的路径优化问题模型为例，证明了参数优化的有效性。
　　再次，本文以双区型仓库为基础，对于订单中货物需求量比较大的订单，设计了用于订单分割的遗传算法；对于分割后的子订单和小订单的备货路径优化问题，设计了多目标的动态蚁群遗传算法，以典型的路径优化问题进行了算法性能对比，证明动态蚁群遗传算法性能的优越性；并用MATLAB R2009a分别开发了大订单分割及子订单备货路径优化系统、小订单备货路径优化系统，并通过实际订单的备货路径仿真分析证明了所开发系统的有效性。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本课题的主要研究内容

第二章 仓储作业分析与布局优化研究

2.1 仓储作业分析

2.2 基于SLP的仓库区域布局设计

2.3 存储策略及储位规划

2.4 本章小结

第三章 基于遗传算法的蚁群算法参数优化研究

3.1 求解路径优化问题的算法概述

3.2 遗传算法的原理与基本操作

3.3 蚁群算法的原理与基本操作

3.4 蚁群算法的参数优化

3.5 本章小结

第四章 双区型仓库备货路径优化的动态蚁群遗传算法设计

4.1 备货路径优化问题描述及模型假设

4.2 订单分割的遗传算法设计

4.3 备货路径优化的动态蚁群遗传算法设计

4.4 算法性能测试与仿真

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

作者简介

攻读硕士学位期间研究成果