倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)中貨位分配與多人作業(yè)揀選路徑優(yōu)化

倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)中貨位分配與多人作業(yè)揀選路徑優(yōu)化隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展與企業(yè)信息化的推進(jìn),中小型企業(yè)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)如雨后春筍般層出不窮,為庫(kù)內(nèi)信息采集、記錄和管理提供了有效的平臺(tái)。而隨著出入庫(kù)任務(wù)的增加,貨位分配與揀選路徑優(yōu)化成為提高倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)能力與作業(yè)效率的關(guān)鍵,傳統(tǒng)記賬式倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)前的倉(cāng)儲(chǔ)和揀選需求。因此,開(kāi)發(fā)一款具有自動(dòng)優(yōu)化貨位分配和揀選路徑功能的倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)對(duì)中小型企業(yè)的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。遺傳算法具有內(nèi)在的隱并行性和良好的全局尋優(yōu)能力,運(yùn)行速度快且容易發(fā)現(xiàn)最優(yōu)解,對(duì)求解貨位分配和揀選路徑優(yōu)化模型具有很好的性能。但是,隨著迭代次數(shù)的增多,算法的搜索效率逐漸降低,容易陷入局部最優(yōu)解。針對(duì)上述問(wèn)題,本文提出了改進(jìn)的遺傳算法對(duì)貨位分配和揀選路徑優(yōu)化模型進(jìn)行求解。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用于中小型企業(yè)的倉(cāng)庫(kù)貨位分配和揀選路徑優(yōu)化原型系統(tǒng)。論文的主要工作如下:(1)提出基于改進(jìn)選擇算子的多種群遺傳貨位分配算法(Multi-populationGeneticLocationAllocationAlgorithmBasedonImprovedSelectionOperator,IMGA-LA)以解決貨位分配與優(yōu)化問(wèn)題,滿(mǎn)足中小型企業(yè)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)對(duì)貨位分配的需求?？紤]貨物周轉(zhuǎn)率、貨物相關(guān)性、貨架穩(wěn)定性和貨物與貨位之間匹配關(guān)系對(duì)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)能力和作業(yè)效率的影響,建立多目標(biāo)貨位分配優(yōu)化模型。在采用遺傳算法求解模型過(guò)程中,采用累積概率改進(jìn)選擇算子,保證子代種群個(gè)體的優(yōu)良性,提高算法的搜索效率;采用多種群遺傳機(jī)制,增加種群的多樣性,使算法不易陷入局部最優(yōu)解。將IMGA-LA算法與GA、IGA和PSO算法在特定數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較,結(jié)果表明,所提算法在全局搜索能力、收斂性和穩(wěn)定性方面都得到顯著提高,而在倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)能力和作業(yè)效率方面也有明顯改善。(2)提出基于時(shí)間窗約束多種群遺傳揀選路徑優(yōu)化算法(Multi-populationGeneticOrder-pickingOptimizationAlgorithmBasedonTimeWindowConstraints,TWCMGA-OPO)以解決多人作業(yè)揀選路徑優(yōu)化問(wèn)題,滿(mǎn)足中小型企業(yè)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)對(duì)揀貨策略的優(yōu)化需求?？紤]到中小型企業(yè)倉(cāng)庫(kù)貨物揀選依靠人工作業(yè)會(huì)導(dǎo)致的揀選任務(wù)分配、揀選路徑?jīng)_突以及如何求得最短揀選路徑的問(wèn)題,建立以?huà)x路徑長(zhǎng)度最短為目標(biāo)的多人作業(yè)揀選路徑優(yōu)化模型。在模型求解過(guò)程中,采用時(shí)間窗算法分析路徑集合,通過(guò)調(diào)整對(duì)同一路段重疊占用的時(shí)間窗,從而消除路徑?jīng)_突。在特定數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法求得的揀選路徑長(zhǎng)度與GA、IGA和PSO算法相比分別減少了6.09%、4.45%和6.72%,同時(shí)由于算法考慮到多人揀貨的并行性,因此可以使得揀貨時(shí)間大幅減少。(3)通過(guò)對(duì)中小型企業(yè)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)的需求分析和在上述貨位分配和多人作業(yè)揀選路徑優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,采用MySQL和SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)以及Java語(yǔ)言,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了運(yùn)行在客戶(hù)端和Android端的具有貨位分配和