本文關(guān)鍵詞：智能倉庫系統(tǒng)多機器人任務(wù)分配問題研究

  更多相關(guān)文章： 智能倉庫系統(tǒng) 貨到人 任務(wù)分配 數(shù)學(xué)模型 啟發(fā)式算法

【摘要】：基于“貨到人”的智能倉庫系統(tǒng)是近幾年出現(xiàn)的一種新型配送中心倉儲管理模式。由倉儲機器人代替人工來完成倉庫系統(tǒng)內(nèi)部繁雜的揀貨工作,在一定程度上有效提高了揀貨效率。本文對智能倉庫系統(tǒng)多機器人任務(wù)分配問題(TAMRSW)進(jìn)行了相關(guān)研究,將多機器人任務(wù)分配問題分為倉儲機器人數(shù)量充足的任務(wù)分配問題(TAPAR)和倉儲機器人數(shù)量不足的任務(wù)分配問題(TAPIR)分別研究。本文的主要內(nèi)容如下:首先,針對多機器人任務(wù)分配問題分析了國內(nèi)外關(guān)于多機器人任務(wù)分配問題和多機器人任務(wù)分配方法的一些研究現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)目前尚沒有針對該問題從倉儲機器人數(shù)量充足和倉儲機器人數(shù)量不足兩個方面分別研究討論的文獻(xiàn),進(jìn)而提出了本文的研究方向和研究內(nèi)容。其次,根據(jù)智能倉庫一段時間內(nèi)需要揀選的訂單之間的物品種類相似度,建立訂單分批模型,并設(shè)計了快速求解模型的啟發(fā)式算法。然后,針對倉儲機器人充足的TAPAR問題和倉儲機器人不足的TAPIR問題分別進(jìn)行研究。倉儲機器人充足的任務(wù)分配問題(TAPAR),可以轉(zhuǎn)化為一個倉儲機器人多、任務(wù)少的非平衡指派問題,本文以倉儲機器人完成任務(wù)的總運行成本最小為目標(biāo),建立了非平衡指派問題模型,并利用貪婪思想設(shè)計了啟發(fā)式算法。針對倉儲機器人不足的任務(wù)分配問題(TAPIR),首先根據(jù)待揀選訂單中各任務(wù)之間的相似度,建立任務(wù)分組模型,將待揀選訂單中所有的任務(wù)進(jìn)行分組,其中分組數(shù)目與倉儲機器人個數(shù)相同;然后根據(jù)每組任務(wù)中相鄰的兩個任務(wù)之間的距離,以每個倉儲機器人完成該組任務(wù)的關(guān)聯(lián)成本最小為目標(biāo),建立各個機器人完成各組任務(wù)的最優(yōu)調(diào)度模型,并基于貪婪算法中的最鄰近算法思想設(shè)計了求解模型的啟發(fā)式算法;最后根據(jù)倉儲機器人完成一批待揀選訂單中各組任務(wù)花費的總關(guān)聯(lián)成本為效率矩陣,建立使總成本最小的機器人與任務(wù)組之間平衡指派問題數(shù)學(xué)模型,利用匈牙利算法,得到最優(yōu)指派方案。最后,以A網(wǎng)上書店智能倉庫中某天0點到24點內(nèi)的100個訂單數(shù)據(jù)為例進(jìn)行模擬計算和分析。根據(jù)100個訂單之間的物品種類相似度,利用訂單分批模型將該100個訂單分為17批。然后,針對待揀選的17批訂單,分別求解倉儲機器人充足和倉儲機器人數(shù)量不足情況下的任務(wù)指派方案和總運行成本。驗證了本文提出的模型和算法的可行性和有效性。本文的模型和算法為設(shè)計智能倉庫管理信息系統(tǒng)提供了理論依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：智能倉庫系統(tǒng) 貨到人 任務(wù)分配 數(shù)學(xué)模型 啟發(fā)式算法
【學(xué)位授予單位】：北京物資學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242;F253
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的和意義10
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析10-14
• 1.3.1 多機器人任務(wù)分配問題的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3.2 多機器人任務(wù)分配方法的研究現(xiàn)狀11-14
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容和研究思路14-16
• 1.4.1 研究內(nèi)容14-15
• 1.4.2 研究方法和技術(shù)路線15-16
• 1.5 本章小結(jié)16-18
• 第2章 智能倉庫系統(tǒng)中訂單分批問題的數(shù)學(xué)模型及算法18-22
• 2.1 訂單分批問題描述及分析18
• 2.2 訂單分批問題的數(shù)學(xué)模型18-20
• 2.3 訂單分批問題的啟發(fā)式算法設(shè)計20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第3章 倉儲機器人數(shù)量充足的多機器人任務(wù)分配問題的數(shù)學(xué)模型及算法22-27
• 3.1 基本假設(shè)22
• 3.2 符號說明22-23
• 3.3 相關(guān)函數(shù)定義23-24
• 3.4 倉儲機器人數(shù)量充足的多機器人任務(wù)分配問題的數(shù)學(xué)模型24
• 3.5 倉儲機器人數(shù)量充足的多機器人任務(wù)分配問題的算法設(shè)計24-26
• 3.5.1 非平衡指派問題的基本原理24
• 3.5.2 非平衡指派問題的計算步驟24-26
• 3.6 本章小結(jié)26-27
• 第4章 倉儲機器人數(shù)量不足的多機器人任務(wù)分配問題的數(shù)學(xué)模型及算法27-37
• 4.1 基本假設(shè)27
• 4.2 符號說明27-28
• 4.3 智能倉庫系統(tǒng)中任務(wù)分組問題的數(shù)學(xué)模型及算法設(shè)計28-31
• 4.3.1 智能倉庫系統(tǒng)中任務(wù)分組問題的數(shù)學(xué)模型28-29
• 4.3.2 智能倉庫系統(tǒng)中任務(wù)分組問題的算法設(shè)計29-31
• 4.4 智能倉庫系統(tǒng)中任務(wù)調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型及算法設(shè)計31-34
• 4.4.1 智能倉庫系統(tǒng)中任務(wù)調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型31-33
• 4.4.2 智能倉庫系統(tǒng)中任務(wù)調(diào)度問題的算法設(shè)計33-34
• 4.5 智能倉庫系統(tǒng)中平衡指派問題的數(shù)學(xué)模型及算法設(shè)計34-35
• 4.5.1 智能倉庫系統(tǒng)中平衡指派問題的數(shù)學(xué)模型34-35
• 4.5.2 智能倉庫系統(tǒng)中平衡指派問題的算法設(shè)計35
• 4.6 本章小結(jié)35-37
• 第5章 智能倉庫系統(tǒng)多機器人任務(wù)分配問題的算例分析37-51
• 5.1 A網(wǎng)上書店現(xiàn)狀描述37-38
• 5.2 訂單分批問題分析38-39
• 5.3 倉儲機器人數(shù)量充足的多機器人任務(wù)分配問題分析39-42
• 5.4 倉儲機器人數(shù)量不足的多機器人任務(wù)分配問題分析42-50
• 5.4.1 各批訂單任務(wù)分組問題分析43-48
• 5.4.2 倉儲機器人任務(wù)指派問題分析48-50
• 5.5 結(jié)果對比與分析50
• 5.6 本章小結(jié)50-51
• 第6章 總結(jié)與展望51-53
• 6.1 論文的主要研究工作51
• 6.2 本文的創(chuàng)新性研究工作51-52
• 6.3 本文的局限性和展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 附錄1：A網(wǎng)上書店0點到24點內(nèi)的100個訂單詳細(xì)信息56-61
• 附錄2：求解相關(guān)問題的程序設(shè)計61-64
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及科研情況64-65
• 致謝65

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：549478