自动化立体仓库的拣选与储位分配优化
本文关键词：自动化立体仓库的拣选与储位分配优化
更多相关文章： 自动化立体仓库 储位分配 拣选 多目标优化 粒子群算法 Flexsim
【摘要】：随着现代科技和全球经济一体化的发展,现代物流己经是现代经济的重要组成部分,是工业化进程中最为经济合理的综合服务模式,是继节约资源和提高劳动生产率的第三利润源。自动化立体仓库能极大地提高物流整体运行效率,在物流活动中占有举足轻重的地位。其中,良好的储位分配不仅可以充分利用有限空间,还可以减少货物存取和拣选所消耗的时间,提高货物的周转率和仓库的运行效率;合理的拣选路径不仅可以缩短拣选设备的行走路径和拣选时间,还可以减少拣选设备在拣选过程中的能源消耗,降低拣选成本,提升设备的使用率,减少资源的闲置和浪费。因此,研究自动化立体仓库的储位分配和拣选优化问题,对提高仓储作业的整体水平和提高企业的经济效益,具有很强的实用价值及意义。本文在已有研究的基础上,对自动化立体仓库的储位分配和拣选优化问题进行研究,主要做的工作有以下几个方面:①阐述了自动化立体仓库的发展概况,分析了国内外对于储位分配和拣选作业优化问题的研究现状,论述了自动化立体仓库的相关计算理论,为后续的研究奠定了基础。②借助Flexsim仿真软件建立了自动化立体仓库的仿真模型,并以某配送中心的运作为例,建模仿真并分析了系统中各设备运行的合理性,从而为自动化立体仓库的储位分配和拣选优化研究提供了参考依据。③确定储位分配问题的研究对象是单元式货架,建立了以货物的出入库效率、货架的稳定性、货物之间的相关性为目标的多目标优化数学模型,针对多目标粒子群算法存在的缺点,从外部存档的更新、粒子学习样本的选择和粒子的变异三个方面对该算法进行改进,分析了改进多目标粒子群算法的计算复杂度,并通过测试函数证明了改进多目标粒子群算法的有效性。④分析了拣选作业的流程和原理,阐明了拣选作业路径优化问题的实质是一种特殊的TSP问题,建立了以堆垛机拣选路径最短为目标的拣选路径优化模型,针对基本粒子群算法在求解单目标优化问题时存在的缺点,从惯性权重、加速度因子和全局最优位置三个方面进行改进,并通过测试函数证明了改进粒子群算法的优越性。⑤对于本文建立的储位分配优化模型和拣选路径优化模型,分别使用相应的改进算法进行实例的仿真计算,仿真结果表明了模型的合理性和改进算法的有效性。
【关键词】：自动化立体仓库 储位分配 拣选 多目标优化 粒子群算法 Flexsim
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH692.3;TP18
【目录】：
- 中文摘要3-4
- 英文摘要4-9
- 1 绪论9-19
- 1.1 研究背景和研究意义9
- 1.2 自动化立体仓库的国内外发展概况9-10
- 1.3 自动化立体仓库的研究现状10-16
- 1.3.1 储位分配的研究现状10-12
- 1.3.2 拣选作业的研究现状12
- 1.3.3 优化算法的研究现状12-16
- 1.4 研究内容及技术路线16-18
- 1.5 本章小结18-19
- 2 基于Flexsim的自动化立体仓库的作业仿真19-32
- 2.1 自动化立体仓库简介19-21
- 2.1.1 自动化立体仓库的概念19-20
- 2.1.2 自动化立体仓库的组成部分20-21
- 2.2 自动化立体仓库的Flexsim仿真模型21-25
- 2.2.1 入库区的Flexsim模型21-22
- 2.2.2 货架区的Flexsim模型22-24
- 2.2.3 出库区的Flexsim模型24-25
- 2.3 某配送中心自动化立体仓库仿真与分析25-31
- 2.3.1 系统数据25
- 2.3.2 概念模型25
- 2.3.3 建立Flexsim模型25-27
- 2.3.4 仿真结果统计及分析27-31
- 2.4 本章小结31-32
- 3 储位分配模型的建立与优化算法设计32-43
- 3.1 储位分配问题描述32
- 3.2 储位分配模型32-36
- 3.2.1 模型假设32-33
- 3.2.2 参数定义33-34
- 3.2.3 模型建立34-36
- 3.3 粒子群优化算法36-38
- 3.3.1 基本粒子群算法36-37
- 3.3.2 多目标粒子群算法37-38
- 3.4 改进多目标粒子群算法38-40
- 3.4.1 外部存档的更新38-39
- 3.4.2 粒子学习样本的选择39
- 3.4.3 变异操作39-40
- 3.5 算法实现40
- 3.6 算法复杂度分析及性能测试40-42
- 3.6.1 算法复杂度分析40-41
- 3.6.2 性能测试41-42
- 3.7 本章小结42-43
- 4 拣选路径模型的建立与优化算法设计43-52
- 4.1 拣选作业概述43-44
- 4.1.1 拣选作业流程43
- 4.1.2 拣选作业原理43-44
- 4.2 拣选路径优化模型44-45
- 4.2.1 模型假设44
- 4.2.2 参数定义44
- 4.2.3 模型建立44-45
- 4.3 改进粒子群算法45-47
- 4.3.1 对惯性权重的改进46
- 4.3.2 对加速度因子的改进46-47
- 4.3.3 对全局最优位置的改进47
- 4.4 算法实现47-48
- 4.5 算法复杂度分析及性能测试48-51
- 4.5.1 算法复杂度分析48
- 4.5.2 性能测试48-51
- 4.6 本章小结51-52
- 5 优化仿真与算例分析52-61
- 5.1 储位分配优化的仿真分析52-56
- 5.2 拣选路径优化的仿真分析56-60
- 5.3 本章小结60-61
- 6 结论与展望61-63
- 6.1 全文总结61
- 6.2 展望61-63
- 致谢63-64
- 参考文献64-67
- 附录67
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