本文關鍵詞：自動化立體倉庫的揀選與儲位分配優(yōu)化

  更多相關文章： 自動化立體倉庫 儲位分配 揀選 多目標優(yōu)化 粒子群算法 Flexsim

【摘要】：隨著現代科技和全球經濟一體化的發(fā)展,現代物流己經是現代經濟的重要組成部分,是工業(yè)化進程中最為經濟合理的綜合服務模式,是繼節(jié)約資源和提高勞動生產率的第三利潤源。自動化立體倉庫能極大地提高物流整體運行效率,在物流活動中占有舉足輕重的地位。其中,良好的儲位分配不僅可以充分利用有限空間,還可以減少貨物存取和揀選所消耗的時間,提高貨物的周轉率和倉庫的運行效率;合理的揀選路徑不僅可以縮短揀選設備的行走路徑和揀選時間,還可以減少揀選設備在揀選過程中的能源消耗,降低揀選成本,提升設備的使用率,減少資源的閑置和浪費。因此,研究自動化立體倉庫的儲位分配和揀選優(yōu)化問題,對提高倉儲作業(yè)的整體水平和提高企業(yè)的經濟效益,具有很強的實用價值及意義。本文在已有研究的基礎上,對自動化立體倉庫的儲位分配和揀選優(yōu)化問題進行研究,主要做的工作有以下幾個方面:①闡述了自動化立體倉庫的發(fā)展概況,分析了國內外對于儲位分配和揀選作業(yè)優(yōu)化問題的研究現狀,論述了自動化立體倉庫的相關計算理論,為后續(xù)的研究奠定了基礎。②借助Flexsim仿真軟件建立了自動化立體倉庫的仿真模型,并以某配送中心的運作為例,建模仿真并分析了系統(tǒng)中各設備運行的合理性,從而為自動化立體倉庫的儲位分配和揀選優(yōu)化研究提供了參考依據。③確定儲位分配問題的研究對象是單元式貨架,建立了以貨物的出入庫效率、貨架的穩(wěn)定性、貨物之間的相關性為目標的多目標優(yōu)化數學模型,針對多目標粒子群算法存在的缺點,從外部存檔的更新、粒子學習樣本的選擇和粒子的變異三個方面對該算法進行改進,分析了改進多目標粒子群算法的計算復雜度,并通過測試函數證明了改進多目標粒子群算法的有效性。④分析了揀選作業(yè)的流程和原理,闡明了揀選作業(yè)路徑優(yōu)化問題的實質是一種特殊的TSP問題,建立了以堆垛機揀選路徑最短為目標的揀選路徑優(yōu)化模型,針對基本粒子群算法在求解單目標優(yōu)化問題時存在的缺點,從慣性權重、加速度因子和全局最優(yōu)位置三個方面進行改進,并通過測試函數證明了改進粒子群算法的優(yōu)越性。⑤對于本文建立的儲位分配優(yōu)化模型和揀選路徑優(yōu)化模型,分別使用相應的改進算法進行實例的仿真計算,仿真結果表明了模型的合理性和改進算法的有效性。
【關鍵詞】：自動化立體倉庫 儲位分配 揀選 多目標優(yōu)化 粒子群算法 Flexsim
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH692.3;TP18
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 研究背景和研究意義9
• 1.2 自動化立體倉庫的國內外發(fā)展概況9-10
• 1.3 自動化立體倉庫的研究現狀10-16
• 1.3.1 儲位分配的研究現狀10-12
• 1.3.2 揀選作業(yè)的研究現狀12
• 1.3.3 優(yōu)化算法的研究現狀12-16
• 1.4 研究內容及技術路線16-18
• 1.5 本章小結18-19
• 2 基于Flexsim的自動化立體倉庫的作業(yè)仿真19-32
• 2.1 自動化立體倉庫簡介19-21
• 2.1.1 自動化立體倉庫的概念19-20
• 2.1.2 自動化立體倉庫的組成部分20-21
• 2.2 自動化立體倉庫的Flexsim仿真模型21-25
• 2.2.1 入庫區(qū)的Flexsim模型21-22
• 2.2.2 貨架區(qū)的Flexsim模型22-24
• 2.2.3 出庫區(qū)的Flexsim模型24-25
• 2.3 某配送中心自動化立體倉庫仿真與分析25-31
• 2.3.1 系統(tǒng)數據25
• 2.3.2 概念模型25
• 2.3.3 建立Flexsim模型25-27
• 2.3.4 仿真結果統(tǒng)計及分析27-31
• 2.4 本章小結31-32
• 3 儲位分配模型的建立與優(yōu)化算法設計32-43
• 3.1 儲位分配問題描述32
• 3.2 儲位分配模型32-36
• 3.2.1 模型假設32-33
• 3.2.2 參數定義33-34
• 3.2.3 模型建立34-36
• 3.3 粒子群優(yōu)化算法36-38
• 3.3.1 基本粒子群算法36-37
• 3.3.2 多目標粒子群算法37-38
• 3.4 改進多目標粒子群算法38-40
• 3.4.1 外部存檔的更新38-39
• 3.4.2 粒子學習樣本的選擇39
• 3.4.3 變異操作39-40
• 3.5 算法實現40
• 3.6 算法復雜度分析及性能測試40-42
• 3.6.1 算法復雜度分析40-41
• 3.6.2 性能測試41-42
• 3.7 本章小結42-43
• 4 揀選路徑模型的建立與優(yōu)化算法設計43-52
• 4.1 揀選作業(yè)概述43-44
• 4.1.1 揀選作業(yè)流程43
• 4.1.2 揀選作業(yè)原理43-44
• 4.2 揀選路徑優(yōu)化模型44-45
• 4.2.1 模型假設44
• 4.2.2 參數定義44
• 4.2.3 模型建立44-45
• 4.3 改進粒子群算法45-47
• 4.3.1 對慣性權重的改進46
• 4.3.2 對加速度因子的改進46-47
• 4.3.3 對全局最優(yōu)位置的改進47
• 4.4 算法實現47-48
• 4.5 算法復雜度分析及性能測試48-51
• 4.5.1 算法復雜度分析48
• 4.5.2 性能測試48-51
• 4.6 本章小結51-52
• 5 優(yōu)化仿真與算例分析52-61
• 5.1 儲位分配優(yōu)化的仿真分析52-56
• 5.2 揀選路徑優(yōu)化的仿真分析56-60
• 5.3 本章小結60-61
• 6 結論與展望61-63
• 6.1 全文總結61
• 6.2 展望61-63
• 致謝63-64
• 參考文獻64-67
• 附錄67

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本文編號：853181