旁通式自动化立体仓库拣选作业和出口选择的组合优化

自动化立体仓库系统是在计算机直接控制和管理下自动存取并实现综合自动化管理货物的多层仓库存储系统。旁通式自动化立体仓库作为一种新兴的立体仓库，越来越多地应用在需要快捷存取的场所。其中，堆垛机作业时间长短直接影响仓库存储效率的高低。为了提高旁通式自动化立体仓库作业效率，分析旁通式自动化立体仓库堆垛机行进路线的特点，建立了同时考虑堆垛机出口选择和拣选路径的组合优化模型。模型以一个拣选任务指令周期内堆垛机行进所花费时间为目标，同时对遗传算法初始种群生成方法进行改进，用改进后的遗传算法对该模型拣选路径优化部分求解，将该阶段结果的最末货位作为下一优化阶段的初始点，采用最近邻法寻找最佳出口位置。实验仿真和工...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in河北科技大学学报 Vol. 36; no. 1; pp. 36 - 44
Main Author 王进业 宋宇博
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 兰州交通大学机电技术研究所,甘肃兰州,730070 2015
Subjects
堆垛机
工业企业经营管理学
拣选作业
自动化立体仓库
遗传算法
堆垛机
genetic algorithm
stacker
遗传算法
工业企业经营管理学
自动化立体仓库
order picking
industrial enterprise operation management
拣选作业
automatic stereoscopic warehouse
Online AccessGet full text
ISSN1008-1542
DOI10.7535/hbkd.2015yx01009

Cover

More Information
Summary:自动化立体仓库系统是在计算机直接控制和管理下自动存取并实现综合自动化管理货物的多层仓库存储系统。旁通式自动化立体仓库作为一种新兴的立体仓库，越来越多地应用在需要快捷存取的场所。其中，堆垛机作业时间长短直接影响仓库存储效率的高低。为了提高旁通式自动化立体仓库作业效率，分析旁通式自动化立体仓库堆垛机行进路线的特点，建立了同时考虑堆垛机出口选择和拣选路径的组合优化模型。模型以一个拣选任务指令周期内堆垛机行进所花费时间为目标，同时对遗传算法初始种群生成方法进行改进，用改进后的遗传算法对该模型拣选路径优化部分求解，将该阶段结果的最末货位作为下一优化阶段的初始点，采用最近邻法寻找最佳出口位置。实验仿真和工程实际应用表明该模型和算法是可行的、有效的。
Bibliography:industrial enterprise operation management; automatic stereoscopic warehouse; stacker; order picking;genetic algorithm
WANG Jinye, SONG Yubo （Mechanical and Electronic Technology Institute, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou, Gansu 730070, China）
The automatic stereo warehouse system is a storage system with multi-storey warehouse, by which the automation access and integrated automation management are realized in the computer＇s direct control and management. The emerging, bypass automatic stereo warehouse has gained more and more application in rapid access. The stacker＇s working time directly affects the efficiency of the warehouse. To improve the bypass automatic warehouse efficiency and analyze the stacker route, an integrated optimization model considering the export selection and the path picking is established. The model aims to the pick- ing task cycle and develops the population＇s generating method of genetic algorithm, then solves the optimization model. The last section in this stage is the initial
ISSN:1008-1542
DOI:10.7535/hbkd.2015yx01009