隨著經(jīng)濟(jì)和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)購(gòu)規(guī)模不斷增長(zhǎng),對(duì)于大型電子商務(wù)企意味著高峰期每小時(shí)將會(huì)有數(shù)以萬(wàn)計(jì)的訂單到達(dá),電商企業(yè)處理訂單的速度將面臨巨的挑戰(zhàn)�？蛻粜枨笾饾u導(dǎo)致訂單結(jié)構(gòu)向小批量多批次轉(zhuǎn)變,而配送中心的規(guī)模則隨著商品種類和數(shù)量的增加而變得越來越大。在當(dāng)代市場(chǎng)環(huán)境要求下,配送中心能否在合適的條件下快速地將合適的商品揀選出來并及時(shí)送達(dá)客戶手中,對(duì)電商企業(yè)的影響至關(guān)重要。本文在電商行業(yè)快速發(fā)展的背景之下,研究配送中心采取新型“貨到人”揀選模式的智能AGV調(diào)度問題。文章首先從智能倉(cāng)庫(kù)實(shí)際運(yùn)作中提煉出科學(xué)問題,將實(shí)踐與理論相結(jié)合,對(duì)“貨到人”揀選模式下的AGV調(diào)度問題的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了總結(jié)。然后分析了智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)構(gòu)成與布局,梳理了智能倉(cāng)庫(kù)作業(yè)流程,在此基礎(chǔ)上歸納出來兩個(gè)核心問題,即AGV的路徑規(guī)劃問題和AGV間碰撞避免問題,提出了本文的求解思路,兩階段優(yōu)化方法。兩階段優(yōu)化方法首先對(duì)AGV進(jìn)行路徑規(guī)劃,采用數(shù)學(xué)建模和基于時(shí)間優(yōu)先級(jí)的路徑生成算法,生成初始路徑,然后加入碰撞避免算法,檢測(cè)可能發(fā)生沖突的路徑點(diǎn)并調(diào)節(jié),最終獲得高效可行的全局AGV調(diào)度方案。最后構(gòu)建了不同規(guī)模倉(cāng)庫(kù)布局和訂單需求,證明了智能A...

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的與意義
    1.3 研究?jī)?nèi)容與方法
    1.4 論文組織架構(gòu)
2 文獻(xiàn)綜述
    2.1 揀貨作業(yè)模式發(fā)展
    2.2 多AGV揀貨路徑規(guī)劃問題
    2.3 多AGV碰撞避免問題
    2.4 多AGV系統(tǒng)擴(kuò)展性問題
    2.5 本章小結(jié)
3 倉(cāng)庫(kù)AGV調(diào)度問題建模及算法設(shè)計(jì)
    3.1 智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)概述
    3.2 AGV揀貨路徑規(guī)劃問題
    3.3 AGV行走路徑碰撞避免問題
    3.4 本章小結(jié)
4 倉(cāng)庫(kù)AGV仿真實(shí)驗(yàn)及數(shù)據(jù)測(cè)試
    4.1小規(guī)模仿真實(shí)驗(yàn)
    4.2大規(guī)模仿真實(shí)驗(yàn)
    4.3 AGV數(shù)量敏感性實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄



本文編號(hào)：3873056