多载具自动化存取系统货位分配与作业调度研究

发布时间：2020-06-22 03:46

【摘要】：仓储是供应链的重要环节，仓储作业优化是提高供应链整体效率的重要途径。自动化存取系统（AS/RS）作为仓储环节的主要载体，在仓库吞吐量需求不断增大的背景下，逐渐成为供应链的瓶颈节点。多载具自动化存取系统是体现未来高吞吐量和高柔性发展方向的新型AS/RS，也是传统单载具AS/RS的泛化。探讨多载具AS/RS的作业优化问题，既有助于发挥并提高多载具AS/RS的吞吐量潜力，又能指导已有单载具AS/RS的效率提升。基于这一现实背景，本文从货位分配和作业调度两个关键问题入手，对多载具AS/RS的作业优化展开研究，并探讨了多载具AS/RS的吞吐量评价方法。 货位分配方面，本文以实时的货位占用及空置状态作为模型的输入，增加考虑了取货货位分配，并建立了描述该问题的0-1规划模型。针对该问题的特点，本文设计了基于最近邻点策略（NN）的遗传算法同时决策存货货位和取货货位的分配，并通过算例和随机生成的数据进行数值实验验证算法的有效性。另外本文还改进了分区货位分配策略中分区优化问题研究，增加考虑了堆垛机的加减速度影响。 作业调度方面，本文围绕作业周期划分问题，综合考虑指令分解、指令配对和指令排序三方面因素，以完成指令的行程时间最小化为优化目标构建了整数规划模型。本文证明了多载具AS/RS作业调度为NP-hard问题，并设计了列生成算法求解该问题。 货位分配和作业调度集成方面，本文首次对多载具AS/RS货位分配和作业调度进行联合优化，分别考虑单作业周期和多作业周期两种情形，并分别为这两种情形下的集成优化问题构建了整数规划模型和多阶段优化模型。设计了两阶段禁忌搜索算法来求解单作业周期下的整数规划模型，另外开发了构造型启发式算法来提高多作业周期下解的质量。并使用随机生成的数据对两阶段禁忌算法和构造型启发式算法的性能进行大规模数值实验验证。 吞吐量评价方面，本文推导了评价多载具AS/RS吞吐量绩效的通用解析模型，从理论角度验证了多载具AS/RS在仓库吞吐量绩效上的优势。蒙特卡洛数值实验结果表明模型具有较好的精确度，为统一衡量吞吐量绩效提供了有效工具。
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F253.4;F224

【参考文献】

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本文编号：2725140