本文選題：自動化揀選　切入點：分區(qū)揀選　出處：《計算機集成制造系統(tǒng)》2016年09期

【摘要】：為提高陣列式自動揀選系統(tǒng)的揀選效率,提出基于品項相關性的品項分配方法。在串行合流模式下,設備訂單揀選總時間等于揀貨區(qū)揀選時間總和,以最小化揀貨區(qū)揀選時間總和為目標建立品項分配模型。為求解該模型,將品項并行分揀節(jié)省的獨立揀選時間作為品項相似系數(shù),提出一種啟發(fā)式聚類算法。該算法的核心思想是通過將相關性強的品項分配至同一揀貨區(qū),增加各揀貨區(qū)內(nèi)的并行揀貨量,同時減少各訂單內(nèi)參與揀選的揀貨區(qū)個數(shù),提高系統(tǒng)分揀效率。某醫(yī)藥物流配送中心陣列式自動揀選機的實例分析表明,采用啟發(fā)式聚類算法可使訂單揀選總時間減少約8%。
[Abstract]:In order to improve the sorting efficiency of arrayed automatic sorting system, a method of item assignment based on item correlation is proposed.In serial confluence mode, the total time of equipment order picking is equal to the sum of picking time of picking area, and the model of item assignment is established with the aim of minimizing the sum of picking time of picking area.In order to solve this model, a heuristic clustering algorithm is proposed, in which the independent sorting time saved by parallel item sorting is taken as the item similarity coefficient.The core idea of the algorithm is to increase the parallel picking volume in each picking area by assigning the items with strong correlation to the same picking area, and at the same time to reduce the number of picking areas in each order and to improve the sorting efficiency of the system.The analysis of an example of an array automatic sorting machine in a medical logistics distribution center shows that the heuristic clustering algorithm can reduce the total order picking time by about 8 times.
【作者單位】： 山東大學控制科學與工程學院;山東建筑大學信息與電氣工程學院;濟南大學經(jīng)濟學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61403234) 山東社會科學規(guī)劃研究資助項目(13DJJJ02)~~
【分類號】：F407.72;F253.9;TP278

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本文編號：1713403