在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟逐步發(fā)展,電子商務(wù)行業(yè)日益呈現(xiàn)出多品類、小批量、海量化、動態(tài)化特點的背景下,高效便捷的物流體系及其自動化程度水平、揀選作業(yè)的運作效率越來越成為備受關(guān)注的話題。本文所研究的倉儲系統(tǒng)環(huán)境是平面作業(yè)模式倉儲系統(tǒng),此類系統(tǒng)中的倉儲機器人作為實現(xiàn)揀選作業(yè)的關(guān)鍵自動化設(shè)備,與系統(tǒng)中的總控制臺調(diào)度系統(tǒng)和揀選作業(yè)系統(tǒng)相結(jié)合,以實現(xiàn)“貨到人”揀選作業(yè)環(huán)節(jié)的貨物流通。在此類倉儲系統(tǒng)背景下,想要在傳統(tǒng)的倉儲及揀選環(huán)節(jié)尋求效率等方面的突破,倉儲機器人的控制運行策略變得十分重要。本文通過對某電商分揀倉儲配送中心的周期訂單情況及倉儲機器人的運行狀況的分析,結(jié)合通過預(yù)測所得出的SKU揀選任務(wù)概率,采取相應(yīng)的待命位啟發(fā)式策略,對考慮待命位策略的平面作業(yè)模式倉儲機器人調(diào)度問題進行創(chuàng)新性研究,作為日后研究類似系統(tǒng)下的倉儲機器人調(diào)度問題的依據(jù)。首先,在深入分析了平面作業(yè)模式倉儲系統(tǒng)的設(shè)施設(shè)備構(gòu)成、倉庫布局、“貨到人”等作業(yè)流程的基礎(chǔ)上,選取完成周期內(nèi)批次訂單所有揀選任務(wù)的行走路徑距離作為衡量待命位選取及倉儲機器人調(diào)度優(yōu)化程度的標(biāo)準。其次,分別對單個和多個倉儲機器人兩種模式下的考慮待命位策略倉儲機器人調(diào)度問題進行... 

【文章頁數(shù)】：103 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 平面作業(yè)模式倉儲系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 待命位策略研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
第2章 平面作業(yè)模式倉儲系統(tǒng)概述
    2.1 平面作業(yè)模式倉儲系統(tǒng)構(gòu)成
    2.2 平面作業(yè)模式倉儲系統(tǒng)布局
    2.3 平面作業(yè)模式倉儲系統(tǒng)作業(yè)流程
    2.4 本章小結(jié)
第3章 考慮待命位策略的單個倉儲機器人調(diào)度問題研究
    3.1 問題描述
    3.2 考慮待命位策略的單個倉儲機器人調(diào)度問題建模
    3.3 單個倉儲機器人待命位啟發(fā)式策略
        3.3.1 單個倉儲機器人傳統(tǒng)待命位策略
        3.3.2 最大揀選概率位置作為參考的待命位啟發(fā)式策略
        3.3.3 最大揀選概率區(qū)域作為參考的待命位啟發(fā)式策略
    3.4 求解單個倉儲機器人調(diào)度問題的粒子群算法
    3.5 本章小結(jié)
第4章 考慮待命位策略的多個倉儲機器人調(diào)度問題研究
    4.1 問題描述
    4.2 考慮待命位策略的多個倉儲機器人調(diào)度問題建模
    4.3 多個倉儲機器人待命位啟發(fā)式策略
        4.3.1 多個倉儲機器人傳統(tǒng)待命位策略
        4.3.2 最大揀選概率區(qū)域作為參考的待命位啟發(fā)式策略
    4.4 求解多個倉儲機器人調(diào)度問題的粒子群算法
    4.5 本章小結(jié)
第5章 仿真實驗及結(jié)果分析
    5.1 考慮待命位策略的單個倉儲機器人調(diào)度問題仿真結(jié)果分析
        5.1.1 仿真結(jié)果說明
        5.1.2 仿真結(jié)果分析
    5.2 考慮待命位策略的多個倉儲機器人調(diào)度問題仿真結(jié)果分析
        5.2.1 仿真結(jié)果說明
        5.2.2 仿真結(jié)果分析
    5.3 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
學(xué)位論文評閱及答辯情況表


【參考文獻】：
期刊論文
[1]Geek+鄭勇:Kiva只是“貨到人”的一種,機器人將改變物流業(yè)[J]. 姜姝姝.  機器人產(chǎn)業(yè). 2017(02)
[2]基于GIS的多重心法物流設(shè)施選址研究[J]. 劉猛,孫冬石.  地理空間信息. 2016(08)
[3]基于最短取貨時間的倉儲機器人待命位策略研究[J]. 徐賢浩,郭依,鄒碧攀.  工業(yè)工程與管理. 2016(04)
[4]智能倉儲機器人裝備關(guān)鍵技術(shù)的研究[J]. 李建雄,孟特.  物流工程與管理. 2016(07)
[5]Kiva自動化系統(tǒng)在醫(yī)藥配送中心的應(yīng)用分析[J]. 宋志蘭,黃歡,張壯.  物流技術(shù)與應(yīng)用. 2016(03)
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博士論文
[1]粒子群優(yōu)化算法及差分進行算法研究[D]. 張慶科.山東大學(xué) 2017
[2]大型倉儲系統(tǒng)的調(diào)度算法研究[D]. 馬永杰.蘭州交通大學(xué) 2011

碩士論文
[1]多層穿梭車密集庫系統(tǒng)作業(yè)效率優(yōu)化研究[D]. 賈璐.山東大學(xué) 2017
[2]倉儲物流機器人揀選路徑規(guī)劃仿真研究[D]. 潘成浩.中北大學(xué) 2017
[3]基于粒子群算法的時間約束順風(fēng)車路徑問題研究[D]. 于浩然.山東大學(xué) 2017
[4]倉儲系統(tǒng)中機器人小車路徑規(guī)劃算法研究[D]. 高小杰.北京郵電大學(xué) 2017
[5]貨到人作業(yè)模式下的貨位優(yōu)化研究[D]. 何超群.浙江理工大學(xué) 2017
[6]基于多巷道倍深式貨架的雙載物平臺堆垛機翻箱策略及待命位研究[D]. 童婧.華中科技大學(xué) 2016
[7]智能倉儲系統(tǒng)待命位策略及倉庫布局優(yōu)化研究[D]. 郭依.華中科技大學(xué) 2016
[8]基于Kiva系統(tǒng)的揀選作業(yè)優(yōu)化與算法研究[D]. 張喜妹.北京郵電大學(xué) 2015
[9]多目標(biāo)優(yōu)化問題的粒子群算法及其性能分析[D]. 左一多.中國地質(zhì)大學(xué)（北京） 2013
[10]基于智能優(yōu)化的倉儲機器人任務(wù)分配研究[D]. 李功捷.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013



本文編號：3732582