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%。

基于遗传算法的多通道密集式移动货架订单拣选研究

密集式移动货架越来越多地应用到仓储实践中,提高了仓储空间利用率,但增加了订单拣选的时间成本。本文根据密集式移动货架的仓储布局特点,针对多条通道可同时打开的情况,将货架移动时间转换成通道移动距离进行计算,提出了多条通道依次移动的优化规则,以整批订单拣选所耗费的总时间最少为目标,建立了订单拣选顺序优化的数学模型。针对该模型的特点,设计了实数编码且全局寻优的遗传算法,并进行了不同规模的算例模拟。计算结果表明,该算法具有较强的适用性,针对不同规模的问题,均有显著的优化效果;货架数量、订单数量以及移动通道数量的小幅度增减,将会导致总拣选时间较大幅度的波动;多条移动通道初始位置居于中部或均匀分散,总拣选时间略优于其集中于仓储系统一端。

基于需求强度的拣选系统分析

探讨了拣选系统能力的评价体系,对拣选需求强度进行了定义,对拣选系统设计过程中的拣选时间进行了量化分析,并探讨了基于IQ分析和IK分析的拣选系统设计方案。

货到人系统任务组合及分配策略的研究与应用

针对如何提高货到人拣选系统效率问题,提出了一种作业调度的优化策略。以最小化料箱出库次数为目标建立数学模型,采用相似度算法多次迭代实现批次分组,并以需求时间为限制优化分组,在满足时间要求的情况下,减少料箱出库次数。然后以最小化拣选等待时间为目标,调整作业执行顺序,减少货到人拣选台相互等待时间。以某高空机械设备工厂为实验案例,通过在vs软件上编程实现,验证了所提出的优化方法的有效性。

基于顺序拣选策略的压缩动态虚拟视窗算法

为缩短虚拟容器长度、减少订单拣选总时间,改进了拣选设备,提出了压缩动态虚拟视窗算法。该方法为每台拣选机设置一个重力缓存区及挡板,拣选时先将货物弹射至到重力缓存区,在缓存区内压缩货物间距;再把货物从重力缓存区合并至皮带输送机,实现货物的密集排列和虚拟容器长度的缩短。基于货物的顺序拣选策略,建立了压缩动态虚拟视窗算法的数学模型。以某地市卷烟配送中心的3批订单数据为例进行了仿真,结果表明该方法将拣选时间缩短了87.45%～87.77%,并且拣选时间随着拣选机弹射速度和重力缓存区货物合并速度的增加而减少。

“四向车”拣选系统订单排序优化

"四向车"拣选系统采用"四向车-提升机-辊道"的作业模式,可有效提高订单拣选效率,缩短订单拣选时间,近年来得到了广泛应用。目前,优化订单拣选时间成为提高"四向车"拣选系统效率的关键因素及难点问题。为缩短订单拣选时间,提高"四向车"拣选系统效率,提出一种批量订单排序的优化模型,模型的优化目标可简化为缩短"四向车"在储位之间的往返时间。由订单排序模型的特点可知,在订单总量大于50时,该模型可确定为NP-Hard问题,难以在有限时间内求得最优解。为在有限时间内求得可接受范围内的解,提出改进耦合度订单排序贪婪算法,根据订单储位耦合度大小对批量订单进行排序并确定各订单中SKU拣选顺序,从而最小化批量订单拣选时间。试验结果表明,相比传统算法,该算法可以有效缩短订单拣选时间,提高拣选系统效率。