面向拣选作业的VR系统设计与开发

为解决拣选员在实际培训场景中,因不熟悉操作导致货物拣选出错、效率降低、客户满意度下降甚至出现生产安全事故,进而影响拣选效率的问题,系统以C#为主要开发语言,采用Unity3D技术搭建系统,利用C#编写的脚本来控制事件发生,设计一个面向拣选作业的VR实训系统培训拣选员。在该虚拟的拣选作业实训系统中,选取固定位置和非固定位置两种场景的拣选作业作为设计内容,与实际相贴切,将有助于物流企业提高服务水平、提升拣选员工作效率以及降低运营成本。

基于改进蚁群算法拣选作业优化问题的求解

合理优化拣选作业是提高自动化仓库整体运行效率的重要策略。针对自动化仓库固定货架拣选作业的特点,构建了货物拣选路径优化问题的数学模型,采取候选节点集合策略、选择算子及自适应调整算法参数改进措施,设计一种改进的蚁群算法。实验表明,该算法具有较好的全局寻优能力,收敛速度大幅度提高,能够较好地满足中大规模拣选作业要求。

基于单亲遗传算法的拣选作业优化研究

针对自动化立体仓库高存储、高速度、高效率的特点,对拣选作业的运行过程进行分析,建立了相应的拣选作业优化模型,并设计一种高效的单亲遗传算法用于求解。通过仿真验证,结果表明该算法具有很好的全局搜索能力,并能很好地兼顾优化时间和优化效果两个方面,满足实际作业运行要求,适合在实际工程中使用。

基于免疫单亲遗传算法的拣选作业优化

根据堆垛机拣选作业的特点,以最短作业时间为目标构建优化数学模型。在单亲遗传算法的基础上引入免疫抗体的提取与注射机制,设计一种免疫单亲遗传算法用于求取模型最优解。仿真结果证明,该算法具备全局搜索能力,收敛速度快,响应时间短,可有效减少堆垛机的作业时间,提高自动化立体仓库的存取效率。

自动化立体仓库堆垛机拣选作业调度研究

将堆垛机拣选作业调度归纳为旅行商问题,并从遗传算法角度,研究了求解堆垛机拣选作业调度最优路径的具体方法。经过仿真试验验证,这一方法完全可行。

自动化立体仓库拣选作业优化研究

为提高自动化立体仓库运行效率,对固定货架系统中拣选作业优化问题进行研究分析。建立自动化立体仓库拣选作业的数学模型,将优化问题归结为经典TSP模型,采用一种改进遗传算法进行求解。该算法对初始种群进行优化处理,并针对遗传算法局部寻优能力不足的缺陷,引入一种"进化逆转算子"。实验结果表明改进遗传算法从拣选路径和优化速度两方面提高了拣选效率,且拣选货位点数越大,优化效果越明显。

物流中心高层货架拣选作业的路径优化

为满足拣选作业调度优化的要求,针对拣选式高层货架仓库中拣选作业路径优化问题的特点,利用人工鱼群算法对其数学模型进行求解.通过对基于时间最短和基于路径最短的两种模型的特点进行分析,提出可利用路径最短的目标条件对多个的拣选时间最优解来进行再次筛选来达到进一步优化,并通过算例进行验证.仿真结果不但验证了人工鱼群算法在优化拣选路径问题上的有效性,也证明了在拣选时间最优解基础上进行最短路径筛选的可行性.

数字化拣选作业系统开发

从我国物流仓储拣选作业的实际需求和现有拣选作业系统的不足出发,设计了数字化拣选作业系统,对系统总体架构、数字化拣选车、拣选电子标签以及拣选软件系统进行了详细描述。

多目标下的自动化立体仓库拣选作业路径优化

自动化立体仓库系统是在计算机直接控制和管理下自动存取并实现综合自动化管理货物的多层仓库存储系统,其中,堆垛机作业时间长短直接影响仓库存储效率的高低。针对堆垛机拣选作业模式,提出了自动化立体仓库拣选作业的新型数学模型,并对遗传算法初始种群进行改进,用改进后的遗传算法对该模型进行了求解。

基于无线技术的仓储拣选作业流程再造方案分析

对传统的仓储拣选作业流程进行了研究分析,提出了基于无线技术的仓储拣选作业流程再造方案,并对两者进行了对比分析,阐述了再造后的拣选作业流程采用无线技术及其相关技术后的诸多优点及发展前景。

物流自动化仓库拣选作业调度粒子群优化研究

建立自动化仓库堆垛机拣选作业调度模型,采用粒子群算法对拣选作业调度进行优化。提出一种基于货位和粒子位置的二维粒子编码方法,并采用基于粒子位置互换操作的局部搜索方法。计算结果说明,混合粒子群算法能够有效地对自动化仓库拣选作业调度进行优化。

X配送中心拣选作业时间的计算

借鉴数学模型法的思想,结合秒表时间研究的方法,对X配送中心的拣选作业进行研究,提出了拣选作业各个作业单元时间的确定方法以及拣选作业总时间的计算方法。最后,通过实例计算和仿真验证证明利用该方法可以准确、有效地求得配送中心拣选作业时间。

配送中心拣选作业理论研究

本文分析了配送中心的拣选作业活动,并详细研究了影响拣选作业效率因素中的仓库布局和存储策略,探讨了双区型仓库布局类型及几种存储策略,最后,分析了拣选作业优化的目标,即总的行走距离最小化。

仓储物流管理中基于RFID的拣选作业优化系统研究

探讨了拣选作业过程的优化,通过有效地配置仓库资源,降低运营成本.现有基于条形码或基于手工的仓库管理系统难以处理实时的仓储物流操作,而将RFID技术应用于仓库数据的收集和共享,进一步优化拣选作业系统,提高仓储物流管理的效率.

基于混合算法的单堆垛机多巷道拣选作业调度研究

针对单堆垛机在多巷道自动化仓库中的拣选路径规划问题,建立了求解含周转箱约束的堆垛机拣选作业最短路径数学模型,提出用遗传模拟退火混合算法进行求解。通过Matlab分别对不同算法进行实例仿真,结果表明:该混合算法克服了遗传算法早熟,以及模拟退火算法收敛性慢的缺点,求出的解更优,收敛速度更快,稳定性更好。该混合算法具有可行性和高效性。

多种群果蝇优化算法求解自动化仓库拣选作业调度问题

针对自动化仓库的拣选作业调度问题，提出了一种多种群果蝇优化算法。采用随机键编码方式，利用味道浓度判定值的大小次序来映射调度解。通过同时学习子种群的局部最优和全局最优个体，实现对果蝇个体的更新计算。为了避免陷入局部最优，采用了一种果蝇个体变异机制。计算结果显示，多种群果蝇优化算法在计算精度和收敛效率方面要好于基本果蝇优化算法，并且搜索过程能够有效跳出局部最优。

基于动态规划的拣选作业路线建模分析

货物拣选作业是自动仓储作业中一个重要环节。为了缩短拣选路程以减少自动叉车运行时间,建立了拣选路线优化问题的图模型,该模型属于一类特殊的TSP问题—Steiner TSP问题;通过将Steiner TSP转化成为经典的TSP问题,并采用动态规划算法对该模型进行求解,得出了该模型的最优解。

旁通式自动化立体仓库拣选作业和出口选择的组合优化

自动化立体仓库系统是在计算机直接控制和管理下自动存取并实现综合自动化管理货物的多层仓库存储系统。旁通式自动化立体仓库作为一种新兴的立体仓库,越来越多地应用在需要快捷存取的场所。其中,堆垛机作业时间长短直接影响仓库存储效率的高低。为了提高旁通式自动化立体仓库作业效率,分析旁通式自动化立体仓库堆垛机行进路线的特点,建立了同时考虑堆垛机出口选择和拣选路径的组合优化模型。模型以一个拣选任务指令周期内堆垛机行进所花费时间为目标,同时对遗传算法初始种群生成方法进行改进,用改进后的遗传算法对该模型拣选路径优化部分求解,将该阶段结果的最末货位作为下一优化阶段的初始点,采用最近邻法寻找最佳出口位置。实验仿真和工程实际应用表明该模型和算法是可行的、有效的。

基于货物信息可追溯的RFID拣选作业系统

将射频识别技术应用于企业仓库中,采用播种式的拣选策略,设计了一种基于RFID技术的拣选作业系统,提高了拣选效率,简化了出库流程。同时,通过信息的记录与传输,提高了货物在出库与运输过程中的可追溯性,促进了物流与信息流的同步。

基于Flexsim的配送中心拣选作业系统仿真与优化

本文研究了Flexsim仿真在配送中心拣选流程优化问题上的应用。以某电商物流配送中心为研究对象,建立基于Flexsim软件的仿真模型,实现了该配送中心从接受订单到到人员拣取、分货、直至拣选完成的一系列作业流程模拟,最后根据仿真运行结果总结作业系统瓶颈问题,提出拣选作业流程优化方案。