新型无人仓AutoStore的货物合箱方法研究

摘要

目的为减少AutoStore系统在共同存储策略下的订单处理时间,解决经营品类繁多,但仓储面积有限的企业货物存储问题。方法提出货物合箱的存储方法,设计关联规则挖掘算法与混沌种子优化算法的混合优化算法进行求解。从机器人翻箱操作、料箱的分配规则、系统布局三方面进行分析,结合AutoStore运作规律,建立以机器人拣货行走距离最短为目标函数的数学模型,通过Apriori算法输出货物热度,输入混沌种子算法,得到储位分配结果,实现联动决策。在基本种子算法的迭代中加入混沌序列,帮助种子避开局部极小值。结果实例分析表明,货物合箱方法能够显著减少共同存储下AutoStore系统的订单处理时间,缩小与指定存储策略订单处理时间的差距,与粒子群算法和基本种子优化算法相比,混沌种子优化算法的优化效率更高、稳定性更好。结论文中的研究为经营品类繁多,但仓储面积有限的企业提供了一种更适合的货物存储策略,具有较强的操作性和实际意义。