旁通式自动化立体仓库堆垛机作业的优化调度研究

发布时间：2017-04-29 07:15

  本文关键词：旁通式自动化立体仓库堆垛机作业的优化调度研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：作为现代物流的核心环节,旁通式自动化立体仓库以存取快捷、工作效率高效等特点,在机场货运站等需要快捷存取的场所得到广泛应用。堆垛机作为旁通式自动化立体仓库的核心部件,其工作效率的高低直接影响仓库的工作效率和吞吐量。基于上述原因,本文以旁通式自动化立体仓库作为研究对象,探讨了如何通过对堆垛机两种作业方式——拣选作业和复合作业的优化来提高其工作效率。首先,以现代物流为背景,阐述了自动化立体仓库与现代物流的关系、提升旁通式自动化立体仓库的工作效率对企业生产的意义,对国内外诸多专家学者的研究成果作出综述。其次,介绍了自动化立体仓库的发展情况及其构成,同时将旁通式自动化立体仓库与同端出入式自动化立体仓库进行了对比,总结出了旁通式自动化立体仓库区别于其它自动化立体仓库的特点:可单台或者多台堆垛机同时工作、多个出入口分列仓库两侧、出入口流货方向可根据任务量多少临时调定。然后,分析了旁通式自动化立体仓库堆垛机拣选作业的特点,建立了含装箱约束的数学模型,该模型以堆垛机最短运行时间为目标,同时考虑了堆垛机拣选作业路径和出入口选择的集成优化,并将该问题转化为TSP问题,设计了改进的遗传算法(GA)对其求解。仿真结果表明本文所选用算法能在很大程度上缩短堆垛机的运行时间,有效的提高旁通式自动化立体仓库的工作效率。最后,分析了旁通式自动化立体仓库堆垛机复合作业的特点,建立了同时考虑堆垛机复合作业路径和出入口选择的集成优化模型,模型以堆垛机运行时间最短为优化目标。设立相关假设条件后,对出入库货位进行“配对”处理,将旁通式自动化立体仓库堆垛机复合作业优化调度问题转化为常见的TSP问题,设计了一种改进的单亲遗传算法(PGA)求解模型,仿真结果表明本文所选用算法能在很大程度上缩短堆垛机的运行时间,有效的提高旁通式自动化立体仓库在复合作业的工作效率。
【关键词】：自动化立体仓库 堆垛机 拣选作业 复合作业 遗传算法
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH246;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 课题背景及意义9-10
• 1.1.1 课题背景9-10
• 1.1.2 课题意义10
• 1.2 自动化立体仓库优化调度的研究现状10-13
• 1.2.1 自动化立体仓库优化调度方法11
• 1.2.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 课题主要研究内容13-15
• 2 旁通式自动化立体仓库15-21
• 2.1 自动化立体仓库的发展简介15-16
• 2.2 旁通式自动化立体仓库16-20
• 2.2.1 旁通式自动化立体仓库构成16-19
• 2.2.2 旁通式自动化立体仓库和同端出入式自动化立体仓库的对比19-20
• 2.3 本章小节20-21
• 3 旁通式自动化立体仓库堆垛机拣选作业调度优化21-41
• 3.1 旁通式自动化立体仓库堆垛机拣选作业调度问题的数学模型21-25
• 3.1.1 问题描述21-22
• 3.1.2 拣选作业调度建模22-23
• 3.1.3 模型分析与求解方法23-25
• 3.2 遗传算法简介25-33
• 3.2.1 遗传算法概述25-26
• 3.2.2 遗传算法基本过程26-30
• 3.2.3 遗传算法流程图30-31
• 3.2.4 遗传算法的改进31-33
• 3.3 基于遗传算法的拣选作业调度优化33-35
• 3.3.1 染色体编码33-34
• 3.3.2 初始种群34
• 3.3.3 适应度函数的确定34-35
• 3.3.4 遗传算子35
• 3.4 算例仿真验证及结果分析35-40
• 3.4.1 验证算法改进的有效性36-39
• 3.4.2 验证改进遗传算法的实用性39-40
• 3.5 本章小节40-41
• 4 旁通式自动化立体仓库堆垛机复合作业调度优化41-55
• 4.1 旁通式自动化立体仓库堆垛机复合作业调度问题的数学模型41-44
• 4.1.1 问题描述41-43
• 4.1.2 复合作业调度建模43-44
• 4.1.3 模型分析与求解方法44
• 4.2 单亲遗传算法介绍及改进44-49
• 4.2.1 单亲遗传算法概述44-45
• 4.2.2 单亲遗传算法基本过程45-47
• 4.2.3 单亲遗传算法流程图47-48
• 4.2.4 单亲遗传算法改进策略48-49
• 4.3 基于单亲遗传算法的复合作业调度优化49-50
• 4.3.1 染色体编码49
• 4.3.2 种群初始化49
• 4.3.3 适应函数构造49
• 4.3.4 遗传算子49-50
• 4.4 算例仿真验证及结果分析50-54
• 4.4.1 验证算法改进的有效性50-53
• 4.4.2 验证改进单亲遗传算法实用性53-54
• 4.5 本章小节54-55
• 5 总结与展望55-57
• 5.1 全文总结55
• 5.2 展望55-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-60
• 攻读硕士学位期间发表的论文60

【参考文献】

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本文编号：334426