物流中心拣选单处理及拣选路径优化研究

摘要

拣选作业是指按订单或出库单的要求,从存储场所选出物品,并放置在指定地点的作业,它是物流中心作业中最为关键的环节之一,作为存储、包装、配装送货、订单处理和客户需求的汇合点,对资源提出了很高的要求,是物流中心的各种作业中最具客户敏感性的部分。对拣选作业进行优化,不仅能提高物流中心内部的管理水平和运作效率,还能够显著提高整个供应链的效能、降低供应链的成本、改善供应链的服务质量、加速整个供应链的发展。
　　 拣选作业包含了从处理客户订单,确定待拣选货位,经过行走将货物从货架上取出,并分放在指定出货区域的全过程。与之相对应,拣选作业的优化主要涉及了拣选单处理、货位确定、拣选路径优化、资源配置优化等方面。本文以某物流中心的实际情况为研究背景,主要对拣选单处理及拣选路径的选择进行优化。在拣选单处理方面,本文针对该物流中心拣选单的特点,采取批量拣选方式。以路径总长度最短为目标函数,以拣选设备的容量限制为约束条件,建立0-1规划模型,对所有的拣选单进行分批,并采用节约式启发算法进行求解。在拣选路径优化方面,本文在拣选单分批模型的基础上,参照TSP模型建立路径优化模型,列拣选路径进行优化,并采用蚁群算法求其近似最优解。但由于基本蚁群算法具有算法初期收敛速度较慢,易陷入局部最优解等缺点,本文在借鉴蚁群系统及MMAS算法的基础上又提出了改进算法。
　　 通过算例研究,与不进行分批作业相比,经过拣选单分批模型后,拣选路径的总长度缩短了约三分之一,经过路径优化模型后,路径总长度缩短了近一半,具有较为显著的优化效果。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 研究背景及研究意义

1.2 国内外相关理论和研究现状

1.3 研究内容及论文结构

第2章 拣选作业概述

2.1 拣选的概念

2.2 拣选的分类

2.2.1 单订单拣选

2.2.2 批量拣选

2.2.3 波段拣选

2.2.4 人工拣选

2.2.5 半自动化拣选

2.2.6 全自动拣选

2.3 拣选原则

2.4 拣选作业的优化

2.4.1 影响拣选作业效率的因素

2.4.2 拣选作业的优化方向

第3章 拣选优化模型

3.1 拣选单分批模型

3.1.1 模型假设

3.1.2 模型的建立

3.1.3 拣选单分批模型的节约式启发算法

3.2 路径优化模型

3.2.1 模型假设

3.2.2 模型的建立

3.3 路径优化模型的蚁群算法

3.3.1 蚁群算法的基本原理

3.3.2 蚁群算法的模型

3.3.3 蚁群算法的改进

第4章 算例研究

4.1 问题提出

4.2 分批拣选单

4.2.1 节约式启发算法分批

4.2.2 结果分析

4.3 求解最优路径

4.3.1 路径优化模型的改进蚁群算法描述

4.3.2 改进蚁群算法的参数设置

4.3.3 算法实现

第5章 结论

5.1 模型及算法总结

5.2 未来工作展望

参考文献

致谢