配送中心訂單分批策略優(yōu)化問題研究
發(fā)布時間:2021-08-05 08:19
隨著我國社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展,物流行業(yè)也進入了快速發(fā)展的行列。配送中心作為物流系統(tǒng)的一個重要節(jié)點,在提高整個物流系統(tǒng)的運作效率和服務(wù)水平方面有著重要的作用。配送中心中揀選作業(yè)占據(jù)近40%的總的物流成本。其中揀選作業(yè)包含多個環(huán)節(jié),在揀選作業(yè)中訂單分批和揀選路徑是影響揀選作業(yè)效率的兩個重要因素。因此,本文對揀選作業(yè)中訂單分批和揀選路徑問題進行研究。本文選擇訂單分批模型中的智能型分批策略和混合揀選路徑策略作為分批的基本方法。以總的揀選行走距離最短為目標函數(shù),建立訂單分批模型。以揀選設(shè)備的最大載貨容積、訂單不可被分割等約束條件。設(shè)計了該問題的遺傳算法求解方法,對染色體編碼、交叉算子、變異算子等進行詳細的設(shè)計。在編碼時考慮到每個訂單所在的揀選批次和在該批次中所在的揀選順序,參考裝箱問題中的適應(yīng)度函數(shù)來對訂單分批進行設(shè)計。之前學者針對訂單分批時沒有考慮到行走路徑對分批的直接影響,本文對訂單分批加入揀選路徑的約束。在分批時將揀選路徑作為主要約束條件,配合揀選設(shè)備的容積限制,設(shè)計了在改進S形路徑下的訂單分批算法。針對揀選路徑計算問題,本文在雙區(qū)型倉庫中設(shè)計了貨架、巷道、貨架排數(shù)等主要參數(shù)。同時對在揀選時出現(xiàn)的幾種貨物位置計算方法進行了詳細的闡述。本文以某圖書配送中心某一時間段的訂單為例,對100個訂單數(shù)據(jù)進行分批,揀選設(shè)備的最大容積為100單位。分別用單訂單揀選、改進S形路徑下訂單分批揀選、遺傳算法分批揀選三種模型計算。在訂單分批中,改進S形路徑下訂單分批比單訂單揀選行走距離減少38%,遺傳算法分批比單訂單揀選行走距離減少46%。
【學位授予單位】:蘭州交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TP18
本文編號:1917906
【學位授予單位】:蘭州交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TP18
文章目錄
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
1.3 本文的研究內(nèi)容
1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 配送中心總體介紹
2.1 配送中心配送作業(yè)流程及其內(nèi)容
2.1.1 配送作業(yè)流程
2.1.2 配送作業(yè)內(nèi)容
2.1.3 影響配送作業(yè)效率的因素
2.2 訂單分批相關(guān)理論
2.2.1 訂單分批問題描述
2.2.2 訂單分批策略
2.3 揀選路徑優(yōu)化理論
2.3.1 揀選路徑問題概述
2.3.2 揀貨路徑策略
2.4 本章小結(jié)
3 訂單分批模型建立
3.1 訂單分揀模型
3.1.1 模型準備
3.1.2 訂單分批數(shù)學模型建立
3.2 倉庫內(nèi)揀貨路徑計算方法
3.2.1 路徑計算條件準備
3.2.2 路徑計算公式
3.3 本章小結(jié)
4 訂單分批優(yōu)化算法研究
4.1 訂單分批策略優(yōu)化問題的算法研究
4.1.1 種子算法
4.1.2 節(jié)約算法
4.1.3 包絡(luò)算法
4.1.4 遺傳算法
4.2 訂單分揀的遺傳算法改進
4.2.1 算法改進
4.2.2 算法實施步驟
4.3 改進S形路徑下的訂單分批算法
4.4 算例驗證分析
4.4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)設(shè)置
4.4.2 結(jié)果比較分析
4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
5.1 全文總結(jié)
5.2 展望
致謝
參考文獻
附錄 訂單數(shù)據(jù)
攻讀學位期間的研究成果
【參考文獻】
相關(guān)期刊論文 前1條
1 萬杰;張少卿;李立;;基于遺傳算法的配送中心訂單揀選優(yōu)化問題研究[J];河北工業(yè)大學學報;2009年05期
本文編號:1917906
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