智能仓货架返回位置分配动态优化策略研究

智能仓被广泛用于高频拣选场景,其效率受制于货架摆放位置。由于季节性需求变化、营销策略、促销活动等导致的订单波动,驱使货架摆放位置按需动态调整。本文利用智能仓特点,以移动机器人完成任务时间最短为目标,在任务周期中建立动态调度模型。构建由三种位置分配策略形成的策略空间,将货架热度、货架间关联度和货架现存位置综合形成状态值,设计加权双Q学习算法,得到适应订单状态波动的货架位置分配动态优化策略。仿真实验表明:与返回原位置相比,动态策略在大订单波动环境下的效率提升约31.36%,能够在感知订单波动后及时调整策略,提高智能仓拣选效率。

防汛抗旱物资智能仓储货位分配多目标优化

智能仓储是智能物流的重要组成部分,是现代仓储物流的发展趋势。根据防汛抗旱物资及其智能仓储特性,综合考虑出库效率、货架稳定性等多目标,建立防汛抗旱物资货位分配模型,运用权重法将多目标优化问题转化成单目标优化问题,并以江苏省水利防汛物资储备中心镇江分中心仓库省级防汛抗旱物资智能仓储区设施设备规划与货位分配为例进行实证分析,基于遗传算法和Matlab软件对该仓库省级防汛物资进行货位分配优化,取得了较好的效果。

超市配送第三方物流选址策略的实证研究

指出目前在超市(大卖场)第三方物流配送服务中,区域配送中心(或者配送网络)的建立存在着二种不同的选址策略,一种是成本选择的选址策略,一种是追随超市策略。并以T、L公司为例,通过二种策略的博弈分析得出结论:前一种选址策略短期保证了公司的营利性,长期不利于甚至阻碍了公司的发展;后一种策略,由于规模经济和服务质量的提升,却使公司获得了巨大的发展。所以在大卖场配送第三方物流选址中应奉行追随超市的策略,而放弃成本选择的选址策略。

高速公路边坡不同地形部位沙打旺种群的生态适应对策研究

以高速公路边坡不同地形部位的沙打旺种群为对象,通过样地调查,分析了不同土壤水分和养分条件下沙打旺种群生长和生态适应对策。结果表明:随着土壤水分和养分储量的增大,茎、花、果的生物量比例增大,根系和叶片的生物量比例下降。在土壤水分和养分储量较大时,种群将更多的生物量分配于茎、花、果,丛内分枝数量多且个体高大,有利于种群对已占据生境的巩固和利用,提高了种群的适合度;在土壤水分和养分储量较小时,种群将更多的生物量分配于根系和叶片,丛内分枝数量少且个体矮小,降低了种内竞争,扩大了种群对环境资源的获取和利用范围。

运动多站无源定位布站策略分析

针对运动多站无源定位技术中的布站方式进行了深入研究,分析了最优布站影响因素,提出了一种高精度无源定位布站策略。仿真结果表明,该布站策略能够有效解决定位平台快速变化条件下对任意方向来袭目标的快速高精度定位问题,经过自主阵型规划二次高精度定位,定位精度明显优于初定位结果。

顾及可达性的惠州市消防站选址优化研究

消防站布局的合理通达对防范化解城市安全隐患有重要意义,传统消防站布局较少考虑居民消防需求的空间差异性,因而可能导致消防站出现空间错配。本文从供需两方面改进选址模型,在供给方面,通过探索性分析和广义线性回归确定火灾发生的最佳解释变量组合及其权重,从而准确评估火灾风险空间特征;在需求方面,通过新增可达性因子来评价居民对消防站需求的空间差异,进而合理确定消防站拟选址点。最后以惠州市为例,通过两种选址策略的对比,证实本文提出的改进选址模型在消防站选址空间公平性方面有显著的优化效果。