货到人作业模式下的鱼骨型布局货位优化

摘要

为提高拣选效率,针对货到人模式的拣选特点,在鱼骨型布局中提出了基于品项相关性和货架相关性的货位优化方法.首先根据品项的相关性和订购频次划分品项簇,建立以最小化拣选路程为目标的货位分配模型,然后设计基于货架相关性的禁忌搜索算法(TS_SC)求解模型.该算法根据订单体积指数方法(COI)生成初始解,应用交换方式将相关性强的货架就近存储,缩短拣选路程.实验结果表明:相较于禁忌搜索算法,该算法收敛速度快,寻优能力强;相较于COI方法,该算法可有效减少货架搬运次数26.3%~39.6%,缩短拣选路程34.2%~48.6%.因此充分利用品项相关性和货架相关性进行货位优化,有利于提高货到人模式下的拣选效率.