机器人人工拣选环境下混流装配线齐套物料配送优化

为了提高汽车制造企业配送的智能化水平、解决混流装配线齐套物料人工拣选效率低、成本高的问题,引入基于齐套物料配送策略的机器人人工拣选模式,通过优化自动拣选机器人、工人的配置数量及配送周期,使包含机器人使用成本、劳动力成本和在制品库存成本在内的总成本最小。为求解该配送优化问题,提出了改进量子蚁群算法,利用量子比特的叠加性增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,同时设计了改进量子旋转门更新机制和基于差分进化操作的非最优个体优化策略,提高了算法收敛速度和寻优质量。最后,通过算例分析验证了模型的正确性与算法的有效性,并分析了拣选批量对总成本的影响。

双区型仓库订单分批与拣选协同优化研究

针对订单分拣效率低下导致商品出库缓慢的问题,提出一种基于双区型仓库订单分批与拣选的协同优化模型,设计求解模型的CWDP-BSA(clarke-wright and dynamic programming&backtracking search algorithm)协同优化算法。在节约算法中引入快速排序法对订单组合的距离节约值排序,考虑AGV承载量,运用多阶段决策过程最优策略得出状态转移方程求解订单分批模型,确定初始分批方案;并采取多因子选择的回溯搜索算法求解拣选路径模型,以此确定初始拣选方案。再以以上两方案为基础,建立新的基于订单时间窗的订单分批和拣选协同优化模型并求解,进一步优化订单分批和拣选方案。最后通过对比实验得出,平均每批次订单的拣选距离减少了约24.56%,优化后的拣选时间比优化前缩短了约11.4%,在求解不同规模算例时,CWDP-BSA算法的求解结果优于CPLEX软件和其他算法,验证了模型与算法的稳定性和有效性。实验表明,协同优化后的订单分批与物品拣选策略能够有效提升订单出库效率。

基于遗传算法的“货到人”拣选系统订单分批优化

针对物流仓库“货到人”拣选系统中的拣货员拣选次数过多和拣货效率低的问题,提出一种基于遗传算法的订单分批优化策略,使大量多元化和零散化的订单得到高效分批并减少物料箱出库频率和拣货次数。首先建立以所有订单拣货总次数最小为目标的订单分批优化模型。其次,以标准遗传算法为基础改进遗传算法的交叉策略,验证相比于不使用遗传算法的情况下,使用本文的遗传算法优化策略的高效性。最后,为了找出更优异的优化策略,对改进的三种交叉策略进行对比实验,发现随着物料种类增多时,文中改进的第一种交叉策略拣选次数比其他两种少。仿真实验结果表明,该订单分批优化策略提高了系统的拣选效率,证明了此遗传算法解决订单分批问题的有效性。

基于改进遗传算法的舾装件托盘多载具协同拣选方法

为提升舾装件托盘的拣选效率,建立拣选过程的数学模型,提出一种基于改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm, IGA)的舾装件托盘多载具协同拣选方法。针对遗传算法(Genetic Algorithm, GA)流程与实际拣选过程的差异,改进GA的初始化过程和染色体交叉方式,并对变异过程进行更贴近实际生产的修改。针对GA难以得到全局最优解的问题,采用变邻域搜索(Variable Neighborhood Search, VNS)策略降低陷入局部最优解的可能性。采用实例计算验证该算法的有效性,可优化传统舾装件托盘拣选方法。

动车组检修物料拣选路径优化仿真

动车组检修物料拣选是备料过程的主要耗时环节,拣选路径优化有助于减少拣选时间,提高动车组检修效率。动车组检修物料分批次随机存放在多个储位,即1种物料对应多个储位,现有的拣选路径优化基于1种货物对应1个储位前提,现有方法难以解决该问题。在动车组检修物料仓储布局、物料需求、拣选车最大载量确定的前提下,以拣选路径总长度最短为目标,建立储位选择和路径规划进行整体优化模型,基于模拟退火算法设计求解算法。通过算例验证,与基于就近原则的拣选路径决策方法相比,通过储位选择和拣选路径整体优化,拣选路径能缩短12.5%。

面向仓库货架的商品智能拣选机器人设计

目的为降低仓储拣选作业的劳动强度、提高拣选准确率,设计一款可代替人工拣货的拣选机器人。方法基于PaddlePaddle的PP-ShiTu图像识别系统,实现货架商品的精确识别和种类的快速更新;针对低成本机械臂的视觉抓取问题,提出基于“无标定3D视觉+AGV运动控制”的货架商品抓取引导方法;采用二维码自主导航和智能升降系统实现了货架商品的搬运和立体抓取。结果实验证明,所设计的拣选机器人实现了货架商品的精确抓取和搬运,测试准确率达到了92.25%。结论基于该方法构建的智能拣选机器人,可以完成仓库货架商品的拣选和搬运。

光电拣选设备研究与应用进展

随着矿产资源的高强度开采,矿石贫化加剧,对后续选矿作业带来了不利影响。光电拣选作为一种重要的预选技术,可提高矿石入选品位、减少环境污染、提高企业经济效益,具有广阔的应用前景。重点介绍了光电拣选设备组成及工作过程,简述了国内外光电拣选设备的研究进展,总结了色选机、X射线辐射拣选机、放射性拣选机、近红外射线拣选机、微波加热拣选机等在选矿领域的应用现状,并指出三维(3D)扫描技术、多类型传感器组合应用技术、智能拣选大数据技术等在光电拣选中的应用以及光电拣选设备的智能化、高效化和精准化等是未来的重点研发方向。

联合拣选与分拣条件下的订单分批问题研究

针对分区拣选与自动循环分拣线相结合的分拣系统中的订单分批问题开展研究。提出延迟订单数量最少、平均延迟时间最小的多目标订单分批排序模型,应用VNS算法进行求解,采用被动分波缓解分拣线堵塞。案例分析结果表明,订单到达率λ=5时,先到先服务指派规则下联合拣选和分拣的分批策略与仅考虑拣选的订单分批策略相比,在延迟订单数量、平均延迟时间上优化率分别为88.8%和80.4%,固定优先级指派规则下,两项指标优化率达到100%,证明当前条件下联合拣选和分拣的分批策略对减少订单履行延迟具有较好的效果。最后,通过讨论订单到达率和交付通道数量的敏感度分析,进一步推广实验结果,给出参数选择的依据。

基于传感器的矿石拣选技术研究现状与发展趋势

介绍了X射线荧光（XRF）拣选法、X射线透射（XRT）拣选法、色选法、放射法拣选法、近红外射线（NIR）拣选法及其它类型拣选的国内外研究现状和工程应用情况，讨论了基于传感器的矿石自动拣选技术和设备发展趋势。

一种基于物流机器人的订单拣选排程算法设计与实现

近年来基于物流机器人的智能物流系统逐渐应用于仓库运营中,大幅度提高了订单拣选的效率,减少了人力劳动。为解决电商行业广泛应用的订单拣选问题,以最小化完成所有订单拣选所需的货架搬运次数为目标,建立整数规划模型,并设计订单拣选排程算法。由于该问题属于NP-hard问题,从订单排序和货架排序两个角度,分别设计两种变邻域搜索算法VNS-OS和VNS-RS,进而设计交替求解订单和货架排序的AH算法。在小规模算例下,对比商业求解器CPLEX在指定时间内求得的解,证明了该算法在计算时间和目标函数上的优势。在大规模算例下,验证了两种VNS算法对初始解的优化效果明显,平均优化程度高于10%,而AH算法在计算时间上具有很大优势。利用所提出的算法对储位分配策略的影响进行研究,为基于机器人的仓库运营提供参考。

基于多旋转货架协同作业的拣选路径优化方法

为提升多旋转货架的拣选作业效率,保证军械货品的分类正确率,采取一种并行调度作业方式对货架转运路径进行优化,并提出了一种协同组合优化算法。首先,建立了包含分批货品数量、转运时间间隔等约束的多旋转货架协同拣选模型;其次,通过拣选时间序列化转换提高算法收敛性,引入多模块协同组合策略提升算法执行效率。仿真结果表明:与两种典型启发式算法相比,该算法能快速、有效求解协同拣选次序,使得作业时间最小。研究结果可为多模块特征下的仓储系统拣选路径规划提供参考。

随机存储下多人拣选系统拥堵率研究

为了解决由于仓库订单量增加而导致的拣选效率问题以及合理调度拣选者数量和仓库面积的关系。建立了随机存储下S形拣选策略的随机模型,并根据拣选策略研究拣选过程中产生的拥堵问题,在前人所研究的两人拣选系统的拥堵率问题上,本文研究利用马尔科夫过程构建三人拣选系统的状态转移矩阵和平稳分布函数,最后通过仿真模拟出多人拣选系统的拥堵率。通过对比两人和三人拣选系统以及两种拣选策略下的距离模型,得出拣选面和拣选者之间的数量关系对拥堵率的影响,对有效应对应急物流需求、合理控制电商拣选作业环节的拥堵率提供了依据。

电商订单拣选与配送的联合调度优化——基于考虑货箱卸货顺序约束的改进模拟退火算法

在电商物流环境下货箱在送货车辆中的堆码方式会影响订单拣选与配送的整体服务效率,文章综合考虑了配送过程中的卸货顺序约束,分析了不同堆码方式对卸货效率、拣选顺序和分批方案的影响。以拣选时间和卸货时间最短为目标,构建了考虑货箱卸载顺序约束的订单拣选与配送联合调度模型(IOPDS-BUS),并设计了改进的模拟退火算法(ISA)以获得更高效的堆码方式、分批方案与拣选顺序。结果表明,ISA算法能够解决IOPDS-BUS问题,且优于传统算法;IOPDS-BUS可以提高物流中心的整体配送效率。同时,在物流配送实践中,很难同时优化拣选时间和卸货时间,但可以拣选时间为代价优化卸货时间,从而降低物流成本,提高整体配送效率。

“RMFS”拣选系统的订单分批优化

在全球零售额和当天交货量不断增长的时代,实现订单的快速交付和优质分批是影响移动机器人履行系统(Robotic Mobile Fulfillment Systems,RMFS)拣选效率的关键因素.为构造高质量订单分配批次、提升RMFS系统拣选效率,提出融合大邻域搜索的改进差分进化算法(LNS_DE),引入大邻域搜索的破坏与修复思想及一批基于随机、基于最大代价贡献和基于集中批次的移除算子以及新的插入算子组件,以最小化订单总延迟时间为目标建立订单分批优化模型,并针对不同订单规模算例进行实验仿真.仿真结果表明,所提出的订单分批优化算法较差分进化算法(DE)相比求解质量更优,性能更稳定、收敛速度更快,尤其当订单数量增大时,LNS_DE算法解的平均值优化比例不断扩大,这为提高RMFS系统拣选效率,实现订单快速响应提供有效决策指导.

双能XRT智能拣选技术分选复合铁矿石应用研究

为推动双能XRT智能拣选技术在复合铁矿石高效预选中的应用,在分析了双能XRT检测复合铁矿石的理论依据基础上,开展了复合铁矿石双能XRT智能拣选试验。结果表明:①对安徽霍邱矿区某复合铁矿石中的50~12 mm、120~50 mm粒级进行预选,可抛出产率不低于14.64%、TFe品位约不高于8%的尾矿,即双能XRT智能拣选机可作为复合铁矿石的干选设备;②对安徽庐枞矿区某含铜高硫复合铁矿石细碎筛上弱磁干选尾矿进行有用矿物回收,获得的粗精矿作业产率为36.81%,Cu、TFe、SS富集比达2.0~1.6,回收率分别为68.82%、65.79%和62.03%,尾矿mFe、TFe品位均低于现场磨选作业磁选尾矿,即通过双能XRT智能拣选,共(伴)生铜硫复合铁矿石中有用矿物得到有效回收,显著减少了金属流失。最后对双能XRT智能拣选技术在铁矿选矿厂的应用进行了分析探讨。

交互式电子标签智慧仓储拣选系统的设计与实现

为适配气象系统对于仓库物料拣选的频繁需求,文中采用电子标签和物联网系统对仓库的系统进行升级,设计仓库交互式作业系统和物料拣选系统。电子标签拣选系统具有快速拣选、低错误率和无纸化作业等优点。根据山东省气象局省级物资仓库的实际业务瓶颈,结合电子标签、计算机技术、物联网技术等,设计和构建省级气象物资仓库交互式电子标签拣选系统,实现气象装备出入库、备件拣选、数据统计、预警告警等功能,减少人员成本并降低出错的概率,从而摆脱仓库系统对于管理员的依赖,提高仓储管理的工作效率。

基于改进遗传算法的货箱机器人拣选路径规划

针对智能仓库中新型“货箱到人”拣选模式下多个货箱机器人拣选路径规划问题,给出了一种新的优化模型和改进遗传算法。基于货箱机器人的拣选方式及特点,将其转化为非对称车辆路径问题,以机器人总拣选路径最短和完成时间最少为双目标建立混合整数规划模型,设计改进的混合遗传算法对模型进行求解,并通过大规模算例验证了算法的有效性与稳定性。算例计算结果表明:所建模型及算法提高了货箱机器人的拣选效率,降低了运行成本。

基于并行拣选的自动拣选系统订单拆分优化

为减少等待时间,进一步减少整个订单的拣选时间,将原有订单拆分为多个子订单,并建立基于并行拣选的订单拆分数学模型,该模型的优化目标是通过对订单进行拆分来减少等待时间。为求解模型,提出订单拆分必要条件。在此基础上设计了启发式禁忌订单拆分算法。仿真结果显示,采用启发式算法可使拣选时间缩短14.39%～15.62%。

电子标签辅助拣选研究

详细介绍了电子标签辅助拣选的两种主要拣货方式:摘取式拣货和播种式拣选,并简要介绍了电子标签辅助拣选的特点及适用的行业。

智能分拣选矿技术的发展及其应用

在易采矿床减少,采矿难度增大,矿石贫化加剧,碎磨及选矿成本增大的背景下,实现对破碎产品的预选抛废,可提高资源的利用率和入磨矿石品位、减少矿石入磨量和细粒尾矿生产量、提高企业的经济效益、改善环境状况、延长矿山企业的服务年限。为了助推拣选技术的发展与应用,着重介绍了光选机、激发光拣选机和核辐射拣选机的发展与应用研究现状,及不同设备的性能特点,指出各拣选设备的适用范围。最后指出精准化、智能化、大型化和高效化是智能拣选设备发展的重要方向。