基于实时补货情况下的制造型企业RMFS订单拣选系统储位分配问题

TP391; 为提高制造型企业基于移动机器人的拣货系统(RMFS)的拣选效率,分析订单拣选过程中补货对拣选效率的影响,对其实时补货情况下的储位分配问题进行研究,以补货和拣货两阶段总搬运距离最短为目标,建立整数非线性规划模型,提出基于二分网络的储位分配算法和改进灰狼优化算法,利用前两个算法有效解决了基于实时补货情况下的RMFS订单拣选系统储位分配问题.实验表明,设计的储位分配算法和改进灰狼算法与遗传算法、传统灰狼算法、改进人工蜂群算法、引入Lévy飞行的改进灰狼算法相比,在求解精度和求解稳定性上有较明显的优势,在不同仓库规模和订单拣选规模下有效提高了 RMFS的作业效率....

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Bibliographic Details
Published in计算机集成制造系统 Vol. 30; no. 7; pp. 2526 - 2539
Main Authors 鲁建厦, 钱慧元, 赵文彬, 李英德, 赵国利
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 浙江工业大学机械工程学院,浙江 杭州 310023%博世电动工具(中国)有限公司,浙江 杭州 310052 31.07.2024
Subjects
storage allocation
robotic moble fulfillment system
储位分配
gray wolf optimization al-gorithm
基于移动机器人的拣货系统
real time replenishment
灰狼优化算法
实时补货
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Summary:TP391; 为提高制造型企业基于移动机器人的拣货系统(RMFS)的拣选效率,分析订单拣选过程中补货对拣选效率的影响,对其实时补货情况下的储位分配问题进行研究,以补货和拣货两阶段总搬运距离最短为目标,建立整数非线性规划模型,提出基于二分网络的储位分配算法和改进灰狼优化算法,利用前两个算法有效解决了基于实时补货情况下的RMFS订单拣选系统储位分配问题.实验表明,设计的储位分配算法和改进灰狼算法与遗传算法、传统灰狼算法、改进人工蜂群算法、引入Lévy飞行的改进灰狼算法相比,在求解精度和求解稳定性上有较明显的优势,在不同仓库规模和订单拣选规模下有效提高了 RMFS的作业效率.
ISSN:1006-5911
DOI:10.13196/j.cims.2021.0891