货架式仓储中心货位分配及拣货路径优化研究

发布时间：2017-09-22 10:15

  本文关键词：货架式仓储中心货位分配及拣货路径优化研究

  更多相关文章： 货位分配 路径优化 聚类 遗传算法 仓储中心

【摘要】：近年来,随着全球化商业的不断发展,物流逐渐成为企业关注的焦点。很多物流企业甚至大型零售企业、电商企业等都在纷纷构建自己的仓储中心及配送体系,用以提高服务水平、降低物流成本。在仓储中心内,拣货时间占整个仓储中心物流作业时间的40%,拣货成本占仓储中心物流总成本的60%左右,因此,拣货作业的效率和成本直接影响了整个仓储中心的效率和作业成本,合理的货位分配是高效拣货作业的前提,合理的拣货路径是减少拣货人员行走时间、降低劳动强度的一项有效措施。所以,本文针对货架式仓储中心的货位分配及拣货路径优化问题进行研究。本文首先研究了货架式仓库的货位分配问题,提出了一种基于货物聚类的货位分配优化方法。通过历史订单货物的相关性分析,结合历史订单货物出入库频率建立了货位分配的优化模型,提出了货位分配的启发式算法,并在MATLAB软件中编程求解。最后,通过案例进行了应用和结果分析,与只基于频率的货位分配方法结果进行对比,最终验证了聚类方法比只基于频率货位分配方法拣货总距离减少了2.35%,拣货停车次数减少了16.67%。在拣货路径优化问题研究中,本文首先构建了拣货路径优化问题的数学模型,并根据仓储中心的不同特点,将问题分为单储位和多储位问题,然后又将问题分成一单一车和一单多车两种情况。论文采用遗传算法,针对每一种情况都进行了优化求解。本文选取多储位情况下一单多车这一最复杂的问题,结合案例,考虑满载率、货物连续性两个因素所产生的三种情况,分别进行了研究和应用求解。最后,分析了拣货车容量的大小、订单货物的离散度、订单量(包括订单总量、每种货物的拣货量),对拣货距离的影响。
【关键词】：货位分配 路径优化 聚类 遗传算法 仓储中心
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F252.1
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意义12-13
• 1.3 国内外研究现状13-17
• 1.3.1 货位分配的研究现状13-15
• 1.3.2 拣货路径优化研究现状15-17
• 1.4 论文研究内容及技术路线17-19
• 1.4.1 论文研究内容17
• 1.4.2 论文技术路线17-19
• 2 货位分配优化研究19-39
• 2.1 货位分配的优化理论19-22
• 2.1.1 货物存储策略19-20
• 2.1.2 货物存储原则20-21
• 2.1.3 货物存储目标21-22
• 2.2 聚类分析法22-25
• 2.2.1 聚类分析的概述22
• 2.2.2 聚类分析的原理22-24
• 2.2.3 聚类算法24-25
• 2.3 货位分配问题的描述和模型构建25-30
• 2.3.1 货位分配问题的描述25
• 2.3.2 货位分配优化模型25-28
• 2.3.3 优化算法设计28-30
• 2.4 案例30-38
• 2.4.1 示例描述30-33
• 2.4.2 案例应用33-38
• 2.4.3 结论38
• 2.5 本章小结38-39
• 3 拣货路径优化建模39-49
• 3.1 拣货路径问题描述39
• 3.2 问题提出与背景39-42
• 3.2.1 问题提出39-40
• 3.2.2 背景描述40-42
• 3.3 拣货路径优化的数学模型42-48
• 3.3.1 一单一车数学模型42-44
• 3.3.2 一单多车数学模型44-46
• 3.3.3 多储位拣货路径数学模型46-48
• 3.4 本章小结48-49
• 4 拣货路径优化算法设计49-59
• 4.1 基本遗传算法原理49-53
• 4.2 基于遗传算法的拣货路径算法设计53-56
• 4.2.1 单次访问的算法设计53-54
• 4.2.2 多次访问的算法设计54-56
• 4.3 算法测试56-58
• 4.4 本章小结58-59
• 5 案例求解与分析59-73
• 5.1 案例59-63
• 5.1.1 案例描述59-61
• 5.1.2 算法设计说明61-63
• 5.2 结果及分析63-73
• 5.2.1 案例求解63-67
• 5.2.2 数据分析67-70
• 5.2.3 结果70-73
• 6 总结与展望73-75
• 6.1 论文总结73-74
• 6.2 研究展望74-75
• 参考文献75-79
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果79-83
• 学位论文数据集83

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本文编号：900237