【摘要】：隨著電子商務(wù)的興起,國際貿(mào)易全球化、“一帶一路”戰(zhàn)略的實施,越來越多的各國商品通過電子商務(wù)的形式走進千家萬戶。與此同時,快遞物流行業(yè)也得到了迅猛的發(fā)展,每天面對海量的訂單,提高倉庫的出庫打包效率,最大限度的滿足物流生產(chǎn)的需要,同時盡量的去降低物流成本已經(jīng)成為倉儲物流行業(yè)急需解決的問題。如今智能倉庫已成為倉儲調(diào)度系統(tǒng)的主流,其調(diào)度和管理方案的好壞直接關(guān)系到整體物流系統(tǒng)的工作效率。因此對智能倉庫調(diào)度的具體問題進行研究,最大限度的提高生產(chǎn)效率,具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。本文以大型購物平臺的快遞智能倉儲作為研究對象,對其進行分析,發(fā)現(xiàn)了以下問題:(1)由于這類智能倉庫存儲多國商品,商品的編碼和分類方式各不同,由于編排方式的不同,對庫存物品的集中管理和調(diào)度等帶來了困難;(2)同一個客戶往往一次性購買多個商品,從運輸成本的角度和客戶體驗的角度來看,應(yīng)該盡可能的讓同一訂單下面的多個物品同時打包,通過一個快遞分發(fā)到客戶的手中。然而,由于物品的性質(zhì)差異,從安全運輸?shù)冉嵌瓤紤],一個訂單中的某些物品需要單獨打包發(fā)出,如何智能化的推理打包組合也成為急需解決的問題;(3)結(jié)合多個物品需要共同打包的特點,智能倉庫出庫、打包等過程的調(diào)度的問題主要是如何最大限度的整合物品的傳輸、檢驗、打包等多個環(huán)節(jié)的資源,最大限度的優(yōu)化這倉儲物流系統(tǒng)的工作效率。考慮到這些問題,本文提出了基于本體和智能算法相結(jié)合的調(diào)度架構(gòu)和方法,結(jié)合本體對于知識概念關(guān)系模型和推理的特點,以及智能算法在生產(chǎn)調(diào)度方面的優(yōu)勢,綜合性的提出解決方案和具體實現(xiàn)的方式。本文的主要研究內(nèi)容和成果如下:(1)提出結(jié)合本體知識管理和智能算法的調(diào)度框架,并進行了相關(guān)可行性和優(yōu)勢的分析;(2)結(jié)合本體概念模型,通過OWL語言對多種編碼和分類的商品進行本體建模,從而將多個編碼標準映射到同一概念本體模型中�；诮y(tǒng)一的本體模型,通過構(gòu)造本體規(guī)則實現(xiàn)推理功能,提出打包組合的智能推理技術(shù)架構(gòu)。另外本文還基于Protégé構(gòu)造案例本體、Reasoner推理機實現(xiàn)推理過程;(3)本文基于多物品需要共同打包的特點,以準時化生產(chǎn)管理(JTL)為指導思想,將具體的調(diào)度問題進行量化,構(gòu)造準時度和同時度的多目標數(shù)學模型,最大限度的優(yōu)化出庫打包過程的管理和生產(chǎn)效率;(4)本文研究了GA、NSGA、NSGA-II優(yōu)缺點,在此基礎(chǔ)上提出了改進的NSGA-II算法。并通過Matlab進行仿真實驗,實現(xiàn)數(shù)學模型的求解,并驗證了模型的穩(wěn)定性,與PSO進行對比實驗,得出各自在求解此類問題的優(yōu)缺點。
【圖文】：

伴隨著科學技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)歷了人工、機械化、自動化、集成自動化四個技術(shù)階段，如圖1-1 所示，倉庫的調(diào)度和管理最先是人工搬運，二十世紀中葉隨著吊床、升降機等的應(yīng)用進入了機械化的時代，伴隨著自動化技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展分別來到了自動化和集成自動化的時代。21 世紀以來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大規(guī)模計算等的迅猛發(fā)展，智能倉庫已經(jīng)成為倉庫物流行業(yè)的主流。智能倉庫主要涉及到的技術(shù)有：智能信息管理技術(shù)、智能機器人堆碼垛技術(shù)、移動互聯(lián)技術(shù)、自動識別技術(shù)、自動控制技術(shù)等。智能倉儲是物流過程中的重要的一環(huán)，根據(jù)國家郵政局監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，2017 年雙十一當天物流訂單超 8.5 億件，，巨大的業(yè)務(wù)是對于各大倉儲物流的巨大挑戰(zhàn)。為適應(yīng)巨大的倉儲物流業(yè)務(wù)，亞馬遜、京東、天貓、蘇寧等電商巨頭都構(gòu)建了自己的智能倉庫系統(tǒng)。智能倉儲系統(tǒng)是智能制造發(fā)展的一個重要分支。智能自動化倉儲提升的不只是更高的效率和安全性，還可以解放更多的勞動力，使其擺脫重復和有潛在危險的日常工作，而投入到更有價值和創(chuàng)造力的工作中去。在智能倉庫廣泛被應(yīng)用和生產(chǎn)調(diào)度環(huán)境越來越復雜的背景下，本文將以智能倉庫作為研究對象，針對智能?

圖 1-2 本體的描述和發(fā)展之間的關(guān)系Figure 1-2 Development of ontology description and the relationship1.2.2 調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀生產(chǎn)調(diào)度是對于一項不可分解的生產(chǎn)任務(wù)，其必須滿足一定的約束條件，生產(chǎn)安排者設(shè)定合理的優(yōu)化目標，合理的調(diào)配各種資源，從而使目標結(jié)果最優(yōu)。混合流水車間是一種復雜的動態(tài)管理優(yōu)化的問題。從調(diào)度目標的數(shù)量來看，分為單目標優(yōu)化和多目標優(yōu)化。本文研究的是一個多目標優(yōu)化問題。智能倉庫的在生產(chǎn)調(diào)度是一個多階段的混合調(diào)度問題，這類問題可以歸結(jié)為混合流水車間調(diào)度問題。國內(nèi)外的主要研究有，兩級作業(yè)混合流水車間調(diào)度問題，在這類問題中 Ruiz[11]，Gupta[12]和Li[13]研究了兩級作業(yè)混合流水車間，這類研究的目標主要是最大完工時間最優(yōu)化。Lin[14]研究了兩級混合流水車間，且各個階段引入了時間驅(qū)動的概念，對目標函數(shù)從新設(shè)置，最大限度的在原有的順序上進行優(yōu)化。Haouari[15]使用新的優(yōu)化算法去
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP18;F252

【參考文獻】

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本文編號：2601278