多端口出入式自动化立体仓库作业优化研究

发布时间：2017-09-25 16:14

  本文关键词：多端口出入式自动化立体仓库作业优化研究

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【摘要】：AS/RS(自动化立体仓库)是自动化和物流高速发展的优秀产物,作为物流运输中的核心环节,它集搬运、存储及配送于一体的综合自动化系统。随着物流业的高速发展,对其有了更高的要求,因此,自动化立体仓库成了目前研究的热点。在自动化立体仓库的研究中,工作效率一直是学者们关注的问题,货位分配和作业调度是影响自动化立体仓库工作效率的两个重要方面。论文主要从这两个方面进行介绍和研究。(1)论文以物流为背景,对立库的形式、结构进行了说明,介绍了自动化立体仓库对现代物流的影响,尤其是货位分配和作业调度方面进行了介绍,并在论文中对这两个方面进行了研究。(2)论文中介绍了遗传算法及其影响解质量的算子,并对目前在求解过程中存在的缺点进行说明分析,指出标准遗传算法采用固定算子存在解多样性差和早熟的缺点,对算法进化过程中对搜索空间、优秀模式的保存、进化动力及搜索精度的侧重不够,会出现收敛速度不够和解多样性差的问题。因此,根据算法演化中出现的问题,结合logistic曲线的特点,对交叉和变异算子进行改进,使其满足算法演化中的要求。最后,用经典函数对改进算法进行试验,结果说明改进的算法在解多样性、收敛性及稳定性上都有较好的效果。(3)多端口出入式自动化立体仓库是一种新型仓库,相比同端口而言,它凭借高的出入库效率被广泛应用,合理的作业调度是提高效率的有效办法。论文对多端口出入式自动化立体仓库调度优化进行研究,实现指令序列完工时间最短。文中以堆垛机完成作业时间为优化目标,建立堆垛机指令完工时间数学模型,并用改进的LO型算法对模型进行求解,通过使用改进的交叉、变异算子对算法整个演化过程进行自适应调整来得到模型的最优解。结果表明,在不同指令规模下,论文所提出的调度优化模型及其求解方法都能够较快的得到质量好的解,缩短堆垛机的运行时间,从而有效的提高了货物出入库效率。(4)多端口出入式自动化立体仓库货位优化关注的是待存货物分配合适空货位,提高出入库效率。且货位分配和作业调度有紧密的关联度,单独优化其中的一方面,很难提高整体的效率。论文针对该种仓库的特点,对货位分配和作业调度问题从集成优化的角度进行研究。考虑负、空载情况下对堆垛机作业时间的影响,并建立时间模型。设计两阶段禁忌搜索算法求解所建立的集成优化模型。实验结果表明,在不同规模的货位数量和指令序列下,论文中提到的货位分配和调度优化集成模型及求解方法能够较快的得到优良解,减少了堆垛机的完工时间,从而提高了作业效率。
【关键词】：多端口出入式AS/RS 货位分配 作业调度 集成优化 遗传算法改进
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH692.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 论文研究背景及意义8-9
• 1.1.1 研究背景8
• 1.1.2 研究意义8-9
• 1.2 自动化立体仓库货位分配和作业调度优化的研究现状9-10
• 1.2.1 自动化立体仓库货位分配和作业调度简介9
• 1.2.2 国内外研究现状9-10
• 1.3 本文研究的主要内容10-12
• 1.3.1 论文研究的技术路线10
• 1.3.2 论文撰写的结构10-12
• 2 多端口出入式自动化立体仓库12-17
• 2.1 自动化立体仓库的发展简介12
• 2.2 多端口出入式自动化立体仓库12-16
• 2.2.1 多端口出入式自动化立体仓库构成12-15
• 2.2.2 多端口出入式自动化立体仓库和同端口出入式的对比15-16
• 2.3 本章小节16-17
• 3 多端口出入式自动化立体仓库作业调度优化17-37
• 3.1 本章导论17
• 3.2 问题描述17-19
• 3.2.1 基本假设18-19
• 3.2.2 符号定义19
• 3.3 数学模型19-22
• 3.4 模型分析及求解方法22
• 3.5 基于改进的自适应遗传算法的作业调度优化22-34
• 3.5.1 遗传算法简述22-23
• 3.5.2 遗传算法改进23-31
• 3.5.3 基于LO型曲线的自适应遗传算法的调度优化31-34
• 3.6 算例仿真及结果分析34-36
• 3.7 本章小结36-37
• 4 多端口出入式自动化立体仓库货位分配和作业调度集成优化37-50
• 4.1 本章导论37
• 4.2 问题描述37-39
• 4.2.1 基本假设38
• 4.2.2 符号定义38-39
• 4.3 数学模型39-41
• 4.4 模型分析及求解方法41
• 4.5 基于两阶段禁忌搜索算法的集成优化41-47
• 4.5.1 初始解构建42-44
• 4.5.2 邻域搜索策略44
• 4.5.3 禁忌属性44-46
• 4.5.4 两阶段禁忌搜索算法46-47
• 4.6 算例仿真及结果分析47-49
• 4.7 本章小结49-50
• 5 总结与展望50-52
• 5.1 全文总结50-51
• 5.2 展望51-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-56
• 攻读硕士学位期间发表的论文56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：918331