本文關(guān)鍵詞：貨架式倉(cāng)儲(chǔ)中心貨位分配及揀貨路徑優(yōu)化研究

  更多相關(guān)文章： 貨位分配 路徑優(yōu)化 聚類 遺傳算法 倉(cāng)儲(chǔ)中心

【摘要】：近年來,隨著全球化商業(yè)的不斷發(fā)展,物流逐漸成為企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。很多物流企業(yè)甚至大型零售企業(yè)、電商企業(yè)等都在紛紛構(gòu)建自己的倉(cāng)儲(chǔ)中心及配送體系,用以提高服務(wù)水平、降低物流成本。在倉(cāng)儲(chǔ)中心內(nèi),揀貨時(shí)間占整個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)中心物流作業(yè)時(shí)間的40%,揀貨成本占倉(cāng)儲(chǔ)中心物流總成本的60%左右,因此,揀貨作業(yè)的效率和成本直接影響了整個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)中心的效率和作業(yè)成本,合理的貨位分配是高效揀貨作業(yè)的前提,合理的揀貨路徑是減少揀貨人員行走時(shí)間、降低勞動(dòng)強(qiáng)度的一項(xiàng)有效措施。所以,本文針對(duì)貨架式倉(cāng)儲(chǔ)中心的貨位分配及揀貨路徑優(yōu)化問題進(jìn)行研究。本文首先研究了貨架式倉(cāng)庫(kù)的貨位分配問題,提出了一種基于貨物聚類的貨位分配優(yōu)化方法。通過歷史訂單貨物的相關(guān)性分析,結(jié)合歷史訂單貨物出入庫(kù)頻率建立了貨位分配的優(yōu)化模型,提出了貨位分配的啟發(fā)式算法,并在MATLAB軟件中編程求解。最后,通過案例進(jìn)行了應(yīng)用和結(jié)果分析,與只基于頻率的貨位分配方法結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,最終驗(yàn)證了聚類方法比只基于頻率貨位分配方法揀貨總距離減少了2.35%,揀貨停車次數(shù)減少了16.67%。在揀貨路徑優(yōu)化問題研究中,本文首先構(gòu)建了揀貨路徑優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型,并根據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)中心的不同特點(diǎn),將問題分為單儲(chǔ)位和多儲(chǔ)位問題,然后又將問題分成一單一車和一單多車兩種情況。論文采用遺傳算法,針對(duì)每一種情況都進(jìn)行了優(yōu)化求解。本文選取多儲(chǔ)位情況下一單多車這一最復(fù)雜的問題,結(jié)合案例,考慮滿載率、貨物連續(xù)性兩個(gè)因素所產(chǎn)生的三種情況,分別進(jìn)行了研究和應(yīng)用求解。最后,分析了揀貨車容量的大小、訂單貨物的離散度、訂單量(包括訂單總量、每種貨物的揀貨量),對(duì)揀貨距離的影響。
【關(guān)鍵詞】：貨位分配 路徑優(yōu)化 聚類 遺傳算法 倉(cāng)儲(chǔ)中心
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F252.1
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意義12-13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.3.1 貨位分配的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3.2 揀貨路徑優(yōu)化研究現(xiàn)狀15-17
• 1.4 論文研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線17-19
• 1.4.1 論文研究?jī)?nèi)容17
• 1.4.2 論文技術(shù)路線17-19
• 2 貨位分配優(yōu)化研究19-39
• 2.1 貨位分配的優(yōu)化理論19-22
• 2.1.1 貨物存儲(chǔ)策略19-20
• 2.1.2 貨物存儲(chǔ)原則20-21
• 2.1.3 貨物存儲(chǔ)目標(biāo)21-22
• 2.2 聚類分析法22-25
• 2.2.1 聚類分析的概述22
• 2.2.2 聚類分析的原理22-24
• 2.2.3 聚類算法24-25
• 2.3 貨位分配問題的描述和模型構(gòu)建25-30
• 2.3.1 貨位分配問題的描述25
• 2.3.2 貨位分配優(yōu)化模型25-28
• 2.3.3 優(yōu)化算法設(shè)計(jì)28-30
• 2.4 案例30-38
• 2.4.1 示例描述30-33
• 2.4.2 案例應(yīng)用33-38
• 2.4.3 結(jié)論38
• 2.5 本章小結(jié)38-39
• 3 揀貨路徑優(yōu)化建模39-49
• 3.1 揀貨路徑問題描述39
• 3.2 問題提出與背景39-42
• 3.2.1 問題提出39-40
• 3.2.2 背景描述40-42
• 3.3 揀貨路徑優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型42-48
• 3.3.1 一單一車數(shù)學(xué)模型42-44
• 3.3.2 一單多車數(shù)學(xué)模型44-46
• 3.3.3 多儲(chǔ)位揀貨路徑數(shù)學(xué)模型46-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 4 揀貨路徑優(yōu)化算法設(shè)計(jì)49-59
• 4.1 基本遺傳算法原理49-53
• 4.2 基于遺傳算法的揀貨路徑算法設(shè)計(jì)53-56
• 4.2.1 單次訪問的算法設(shè)計(jì)53-54
• 4.2.2 多次訪問的算法設(shè)計(jì)54-56
• 4.3 算法測(cè)試56-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 5 案例求解與分析59-73
• 5.1 案例59-63
• 5.1.1 案例描述59-61
• 5.1.2 算法設(shè)計(jì)說明61-63
• 5.2 結(jié)果及分析63-73
• 5.2.1 案例求解63-67
• 5.2.2 數(shù)據(jù)分析67-70
• 5.2.3 結(jié)果70-73
• 6 總結(jié)與展望73-75
• 6.1 論文總結(jié)73-74
• 6.2 研究展望74-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士/博士學(xué)位期間取得的研究成果79-83
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集83

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