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。