考虑装车顺序的四向穿梭车存储系统储位分配研究

四向穿梭车存储系统具有自动化和高密度的性质,有缓解土地资源紧张和提高出入库效率的双重优势,可以应用在发货暂存区改善物流中心作业效率。系统多深位的特点会导致翻箱作业,增加车辆等待时间,因此如何通过储位分配来降低翻箱率的决策至关重要。考虑一车多店且装车顺序信息已知的场景,以最小化翻箱数为目标建立整数规划储位分配模型,设计改进遗传算法I(GA)进行求解,并以储位数为基准设计不同规模的数值实验进行分析。结果表明,在小规模算例中,与CPLEX得到的最优解相比,IGA精度在2.66%左右,而企业现有经验决策算法(ED A)精度在171.69%左右;在中大规模算例中,与EDA算法相比平均翻箱数减少33.58%。

多载具自动化存取系统货位分配优化

根据多载具自动化存取系统运行的特点,统筹考虑存货货位和取货货位分配两方面内容,建立了多载具自动化存取系统货位分配优化的通用模型。该模型以最小化指令周期内存取货物的行程时间为优化目标,适应于不同载具数量和货位规模情形下的货位优化。设计了一种结合启发式算法的混合遗传算法来求解这一非确定多项式完全问题,并通过算例验证了该算法的有效性。

多载具自动化存取系统作业调度优化

为从作业调度角度提交多载具自动化存取系统的运作效率,根据多载具自动化存取系统的作业特点,建立了多载具自动化存取系统作业调度优化问题的数学模型,对问题进行复杂度分析,证明为NP-hard问题,设计了遗传模拟退火算法对问题进行求解。通过实例对算法性能进行分析,结果表明提出的算法具有较好的求解精度和较高的求解效率,能够有效地缩短完成存取货作业的行程时间。

双载具式多层穿梭车立体仓库货位优化研究

目的为提高双载具式多层穿梭车立体仓库的运作效率,对其货位优化进行研究。方法针对双载具式多层穿梭车立体仓库货位优化作业系统的特点,考虑其运动过程中的加(减)速度特性,建立以入库时间最短为目标的货位分配优化模型。通过设计结合交叉变异算子的混合植物繁殖算法对该模型进行优化求解,从而确定最佳货位分配方案,缩短货位分配时间。结果实例分析表明,混合植物繁殖算法与遗传算法和物繁殖算法相比,收敛速度更快、优化效率更高。结论混合植物繁殖算法能够有效地缩短双载具式多层穿梭车立体仓库的货位分配时间,提高了仓库运作效率。

子母式穿梭车仓储系统配置优化问题研究

针对仓库资源配置涉及因素众多难以优化问题,提出平均吞吐时间和成本集成的配置优化方法,从提升机和穿梭车两个维度分析,结合子母式穿梭车仓储系统运作特点,考虑穿梭车跨层作业,以平均吞吐时间和成本为目标函数,以货架数量、层数、列数、排数以及设备的数量及运行参数为决策变量,构建子母式穿梭车仓储系统配置多目标优化模型。采用非支配排序遗传算法进行求解,得到Pareto最优解。解集为决策变量的集合,根据这些参数,企业考虑实际情况进行仓储区域的规划布置以及设备选型,为推广应用自动化立体仓库提供了有效参考。

基于随机存储策略的四向车密集仓储系统作业性能评估

针对四向车密集仓储系统(four-way shuttle compact storage and retrieval system,FS-CS/RS)出入库性能评估复杂的问题,以作业时间为系统性能评估的基本指标,基于随机存储策略并考虑设备运行特性,分别建立托盘类ASRV(auto stored retrieval vehicle)四向车和提升机的作业时间解析模型和等效评估模型。仓库运作模拟仿真试验显示,两种模型均可实现系统性能的有效评估。相比解析模型,设备作业时间的等效评估模型求解更为简便快捷,最大误差可控制在10%以内且算法稳健性较好,对四向车密集仓储系统的规划设计具有参考价值。

穿梭车自动存取系统任务调度算法适配性研究

多层穿梭车自动存取系统集存储和拣选功能于一体,利用高层货架实现货物密集存储,穿梭车、提升机等多设备并行作业。多层穿梭车自动存取系统作业效率较高,但是设备调度方案与配置参数等因素均会影响系统性能。通过剖析多层穿梭车自动存取系统的工作流程和设备服务时间,研究穿梭车和提升机并行工作的约束规则,建立了以出库时间最小为优化目标的混合整数规划模型。在模型求解方面上,分别使用禁忌搜索算法、遗传算法改进了蚁群算法,并提出一种Gurobi与启发式算法结合的求解新思路,经过实验验证,求解精度和求解效率有较大提升。最后,通过计算不同的任务规模实例分析了3种改进算法的求解性能,建立了一套出库任务规模与精确求解的适配方案,减少了系统订单作业时间,提高了系统作业效率。

复合式烟草配送中心存取系统研究

针对烟草配送中心存取作业系统所存在的问题,结合烟草存取特性,构建复合式存取作业模式。研究将多层穿梭式存取设备应用于烟草配送中心存取作业,并对其进行存取能力分析,以此跟传统的立体库进行对比,探讨基于多层穿梭式存取设备的复合式存取系统所具有的优势。

跨层穿梭车双提升机系统料箱拣选任务调度

为提高跨层穿梭车系统料箱拣选出库效率,降低任务出库超时率,建立了跨层穿梭车双提升机系统出库任务调度数学模型,并将任务出库期限引入调度策略。在此基础上,使用蚁群-粒子群双层智能优化算法对模型进行了求解,引入随机变异对粒子群算法进行改进,提出使用置换复杂度对粒子变异程度进行控制,避免算法早熟收敛。利用MATLAB进行过程仿真,获得各调度方案的出库总时间和任务超时信息。通过实验证明该策略能更好地适应电商环境下复杂的出库任务调度要求,得到更为合理的任务调度方案。

自动化立体仓库双梭堆垛机作业时间及系统吞吐性能

分析了堆垛机作业时间的影响因素及系统吞吐性能;建立了多种情况下双梭堆垛机作业时间期望和方差的数学模型以及多种情况下双梭堆垛机自动存取系统的作业周期数学模型。

穿梭车仓储系统复合作业路径优化

将入库任务和出库任务进行合理搭配构成复合作业是穿梭车仓储系统常用的作业模式,合理的复合作业路径优化对于提升作业效率,降低作业成本具有重要意义。为提高穿梭车仓储系统的出入库效率,将系统复合作业路径优化归结为任务指派问题,以完成一批拣货任务的总时间最小为目标建立优化模型。设计了一种改进的离散粒子群优化算法,重新定义了粒子的位置和速度及运动方程,将循环交叉和交换变异引入速度的加法运算,实现算法的快速收敛,同时通过排斥算子保持粒子群的多样性,减小算法陷入局部最优的可能性。仿真结果表明,该算法性能优于遗传算法,有效地缩短了复合作业的时间,提高了拣货效率。

自动化立体仓库“一车双箱”模式订单分批与存取决策优化

自动化立体仓库使用双工位穿梭车与升降机可实现两件料箱同时搬运的“一车双箱”存取模式。本文针对“一车双箱”存取模式下穿梭车立体仓库拣选作业订单分批与存取选择问题,建立数学规划模型,并设计了双层变邻域禁忌搜索算法求解问题。双层变邻域禁忌搜索算法中,外层变邻域禁忌搜索算法优化订单分批决策,内层启发式算法则可生成存取决策及时序安排。根据数值实验结果,该算法能在一定时间内得到满意解。与传统“一车单箱”存取模式相比,“一车双箱”存取模式可显著提高存取效率。

典型立体仓储系统优势对比分析

自动化立体仓库已在国民经济中发挥着重要作用,它不但提高了物资收发的自动化程度和收发准备效率,而且节省了土地面积。对于企业而言,如何建设一个适合自己需求、具有最佳投入产出比的智能仓储系统已经成为一个共性问题。针对该问题,本文介绍了典型的立体仓储系统和主要技术参数,并通过定量计算,分析了典型的仓储系统优势和适用场景,为企业建设立体仓储系统提供了参考与指导。

多载具自动化存取系统货位分配和拣选路径集成优化

为了提高多载具自动化存取系统整体进出库效率,分析了多载具自动化存取系统的运作特点,建立了同时考虑货位分配和拣选路径的集成优化模型。模型以最小化单位指令周期的行程时间为优化目标,最后设计了两阶段禁忌搜索算法求解该问题。不同货位规模和不同载具数量的数值实验结果表明：两阶段禁忌算法获得的行程时间较初始解有至少40%的改善,而且与分别优化的方法相比行程时间也能降低7%~23%。

两种多层穿梭车系统的性能比较分析

物流配送中心订单响应速度的加快,对订单拣选系统提出了更高的要求。多层穿梭车系统因其柔性强、效率高等特点,近年来得到了广泛应用。多层穿梭车系统具有两种形式——基于转载车和基于环形输送线,二者均可实现货物的快速拣选,但在系统吞吐量和订单完成周期方面存在差异,致使企业决策者难以进行系统选择。基于上述原因,本文比较两种多层穿梭车系统的性能差异。建立两个系统的开环排队网络模型,然后求解系统吞吐量、订单完成周期,通过仿真验证了排队论模型的准确性,通过试验对两种系统的性能进行对比分析。结果表明,系统吞吐量与层数、巷道数相关,层数越多,巷道数越少,转载车系统相对于环线系统优势越显著;订单完成周期与层数、订单到达率相关,层数越多,订单到达率越低,转载车系统相对于环线系统越具优势。

双深度穿梭车存储系统单双指令运行时间模型研究

现代物流发展对货物的物流效率要求越来越高,穿梭车存储系统(SBS/RS)的应用与优化得到了越来越多的关注。文章通过构建双深度SBS/RS运行时间模型,研究分类存储策略下,指令周期对系统运行效率的影响。首先,分析单指令和双指令下的双深度SBS/RS运行机制。然后,考虑提升机与穿梭车的基本特性以及检索过程中货物重新排列的时间,构建单指令和双指令下双深度SBS/RS的运行时间模型。最后,算例分析结果表明,在分类存储策略下,与单指令相比,双深度SBS/RS进行双指令调度能够提高约三分之一的效率。