基于遗传算法的立体仓库货位动态分配优化

针对企业仓储管理中货位分配效率低的现状,提出立体仓库货位动态分配优化问题的数学模型和约束条件并对货位分配策略进行了讨论.采用基于遗传算法的权重系数变换法对优化模型进行求解.通过仿真验证了算法的有效性.

自动化存取系统下的货位动态分配数学模型构建

以自动化存储系统运行过程中的优势,全面考虑存货及取货的货位分配,建立了自动化存取系统货位动态分配的数学模型。此模型通过最小化指令周期中存取货物的形成时间作为模型创建的目标,使其能够满足不同载具数量及货位规模中的优化。

基于非支配遗传算法的自动化仓库动态货位优化

针对存有随机数量货物的机床零部件自动化立体仓库(AS/RS)中存在的货位规划难题,提出了一种基于动态的仓储模式与Pareto遗传算法的AS/RS货位优化方法。该方法以能耗最低和效率最高为基本原则规划库区和优化分配货架,完成货位编号和货品编号;以堆垛机行驶时间和货架稳定性为优化目标,建立货位多目标优化的数学模型;采用第二代非支配排序遗传算法得到动态货位优化的Pareto最优解。仿真实例计算结果表明,该方法使货物的出入库能量消耗、出入库效率以及货架的稳定性等指标得到较大改善。

智慧仓内的智能算法应用现状综述

相对于传统仓储,智慧仓储大大提高了物流作业效率,大幅削减了劳动力成本,实现了快速准确地响应客户订单。那么智慧仓内的智慧来自哪里呢?本文通过分析仓储管理的储位分配、货位动态分配、订单分配、拣选路径规划、装箱优化等核心作业环节,揭示智能算法是如何实现仓储作业智能化的秘密。本文可以为传统仓储向智慧仓储升级改造提供思路,加快传统仓储管理和控制尽早实现智能化。