密集仓储作业优化与调度方法研究

发布时间：2020-12-20 06:52

　　近年来随着物流仓储行业的迅速发展,精益仓储对自动化、数字化及智能化提出了更高的要求。为了降低运营成本,密集仓储应运而生并得到了广泛运用,其具备占地面积小、作业规模大、设备种类多、设备数量多及任务并行等特点,但这也给自动化仓储作业优化与调度带来了新的挑战。作业优化包括作业顺序优化、货位优化等环节,其中,货位决策优化是仓储作业过程中重要的工作之一,极大程度地影响着作业效率及成本,而传统的货位决策大多依赖于仓储管理人员的经验,具有一定的盲目性。其次,一般情况下密集仓储作业满足“先来先做”的要求,作业流程的执行具有事件响应特性,在多任务、高并发及异构设备多的仓储环境下,作业约束复杂,事先分配仓储设备资源及路径规划的算法,无法及时准确地调度仓储设备,异构多设备的协同调度也愈发困难。因此,利用互联网及人工智能进行科学合理的仓储货位优化及设备调度,对提升作业质量与效率具有重要意义。课题的主要研究内容如下:（1）密集仓储作业优化与调度分析建模针对密集仓储作业优化与调度问题,进行了仓储作业过程需求分析,剖析了货位优化及设备调度在作业流程中的触发及作用机制。给出了基于事件驱动的货位优化与多设备协同调度问题... 

【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：96 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

密集仓储系统

锏雷饕导疤?高仓储效率为多目标，考虑动态库存与可分配货位等约束条件，提出了基于自适应差分进化，响应动态约束条件的多目标货位优化算法。进一步基于层次分析法对Pareto解集进行评价，研究多目标权重对多批作业货位持续优化的影响规律。1.2.3仓储设备调度研究现状完整的仓储出入库作业，需经多种异构设备按活动顺序依次执行才能完成，而密集仓储中设备种类众多、同种设备数量不一，仓储设备协同调度是指在作业过程中，根据作业流程及设备状态，对仓储设备资源进行分配并规划其行走路径，以保证作业活动能按步骤执行。如图1-2所示的有轨制导车辆RGV、自动导引运输车AGV，是仓储作业过程中重要的搬运设备，国内外学者提出了多种解决其路径规划与调度问题的方法。（a）有轨制导车辆RGV（b）自动导引运输车AGV图1-2仓储搬运设备Kumar[33]等采用路径规划算法生成从搬运机器人的起点到目标点的无碰撞路径，使搬运机器人能够向距离目标点较近的空闲相邻点移动。Duan[34]等提出了一种基于改进A*算法的仓储多RGV拣货路径规划，并引入时间成本进一步改进A*算法，实现多RGV拣选路径的规划。Sarkar[35]等提出了基于最近邻聚类的启发式方法（nCAR），并通过该方法为单个路线上的机器人分配任务及路线规划，以此使机器人行进的总距离最小，从而降低成本。Ghannadpour[36]等提出了以能量最小化的多目标RGV路径调度问题的新模型和解决方案，利用带时间窗的车辆路径数学模型，利用基于进化算法解决优化模型，Martina[37]等根据环形轨道RGVs能

穿梭车

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于层次分析法的用户色彩偏向研究[J]. 洪诗莹,宋方昊.  包装工程. 2019(22)
[2]DoS攻击下的信息物理系统事件触发预测控制设计[J]. 孙洪涛,彭晨,王志文.  控制与决策. 2019(11)
[3]具有p-进入规则和Min（N,D,V）-策略的M/G/1排队系统容量的优化设计及最优控制策略[J]. 罗乐,唐应辉.  数学物理学报. 2019(05)
[4]基于梯度下降和差分进化的光伏阵列MPPT方法[J]. 叶进,董美辰,何华光,胡亮青.  控制工程. 2019(09)
[5]事件驱动多关节机械臂轨迹跟踪自适应鲁棒控制[J]. 钱前,张爱华,孙艺瑕.  兵工学报. 2019(08)
[6]多行设备布局的一种多目标差分进化算法和线性规划混合方法[J]. 管超,张则强,李云鹏,贾林.  机械工程学报. 2019(13)
[7]一种高效动态自适应差分进化算法[J]. 肖鹏,邹德旋,张强.  计算机科学. 2019(S1)
[8]基于进化算法的跨巷道多层穿梭车仓储系统的研究[J]. 马文凯,吴耀华,吴颖颖,杨栋.  机械工程学报. 2019(08)
[9]多仓储机器人协同路径规划与作业避碰[J]. 夏清松,唐秋华,张利平.  信息与控制. 2019(01)
[10]基于PSO的自动化集装箱码头双小车岸桥和AGV的协同调度[J]. 马孙豫,杨勇生,梁承姬.  计算机应用与软件. 2018(10)

博士论文
[1]基于排队论的航空枢纽陆侧旅客服务资源建模与仿真[D]. 孙健.中国矿业大学(北京) 2017

硕士论文
[1]相同零件限制下的两阶段装配流水车间调度问题研究[D]. 陈丰.吉林大学 2019
[2]基于.net的工程项目监理系统的设计与实现[D]. 蒋怡.武汉工程大学 2018
[3]面向典型仓储作业的货位决策优化研究与应用[D]. 余崇贵.东华大学 2018
[4]基于事件和规则驱动的物联网路由动态优化算法[D]. 陈蕊.东华大学 2016
[5]新型密集式仓储系统的原理研究与系统仿真[D]. 丛兰强.齐鲁工业大学 2015
[6]多层穿梭车仓储系统建模与优化[D]. 牟善栋.山东大学 2014
[7]面向自动化化立体仓库的仓储管理系统的研究与应用[D]. 毛晓辉.同济大学 2007



本文编号：2927418