本文關鍵詞：自動化立體倉庫揀貨系統(tǒng)的建模與優(yōu)化研究　出處：《青島大學》2013年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：自動化立體倉庫是一種采用高層立體貨架儲存物資,計算機系統(tǒng)進行控制管理,自動控制堆垛機及運輸車進行存取作業(yè)的倉庫,它作為倉儲管理的重要組成部分,其工作效率直接影響著整個倉儲作業(yè)的運作效率。在企業(yè)競爭日趨激烈的環(huán)境下,效率己被視為企業(yè)的競爭核心,這就對自動化倉儲技術提出新的挑戰(zhàn)。 自動化立體倉庫主要包括貨物輸送系統(tǒng)、揀貨系統(tǒng)、管理與控制系統(tǒng)等部分,揀貨系統(tǒng)是自動化立體倉庫的關鍵部分,其流程中揀貨作業(yè)時間占整個倉庫運作時間的一半以上,因此,揀貨作業(yè)的效率決定著自動化倉庫的運作效率。影響揀貨作業(yè)效率的關鍵因素是揀貨路徑的長短,這就需要尋找優(yōu)化揀貨路徑的方法。 本文針對如何提高揀貨系統(tǒng)效率尋求方法。首先簡述自動化立體倉庫的發(fā)展和它的結構組成,描述揀貨系統(tǒng)的流程,分析影響揀貨效率的因素,得出優(yōu)化揀貨路徑是提高揀貨效率的關鍵。然后提出優(yōu)化揀貨路徑的方法,重點研究遺傳算法、蟻群算法和粒子群算法在尋求最優(yōu)揀貨路徑的實現(xiàn)方法。最后文章提出一種基于啟發(fā)式規(guī)則的算法,用此算法求解以揀貨時間最小化為目標的數(shù)學模型,并在實例中與遺傳算法比較,證明其實用價值。此算法簡單并且運算時間短,在實際應用方面,可考慮用于堆垛機的單機自動運行功能中,由PLC編程實現(xiàn)。
[Abstract]:Automatic warehouse is a kind of warehouse which uses the storage material of the high level shelf, the computer system carries on the control management, automatically controls the stacker and the transport vehicle to carry on the access operation. As an important part of warehouse management, its working efficiency directly affects the operation efficiency of the whole warehouse operation. In the increasingly competitive environment, efficiency has been regarded as the core of enterprise competition. This poses a new challenge to automated warehousing technology. Automated warehouse mainly includes cargo delivery system, picking system, management and control system, etc. Picking system is the key part of automated three-dimensional warehouse. The picking time in the process accounts for more than half of the operation time of the whole warehouse, therefore. The efficiency of picking operations determines the operational efficiency of automated warehouses, and the key factor affecting the efficiency of picking operations is the length of the picking path, which needs to find a way to optimize the picking path. This paper aims at how to improve the efficiency of picking system. Firstly, the development and structure of automated warehouse are briefly described, the process of picking system is described, and the factors affecting the efficiency of picking are analyzed. It is concluded that optimizing the picking path is the key to improve the picking efficiency. Then the method of optimizing the picking path is put forward, and the genetic algorithm is studied emphatically. Ant colony algorithm (ACA) and particle swarm optimization (PSO) algorithm are used to realize the optimal picking path. Finally, an algorithm based on heuristic rules is proposed to solve the mathematical model with the aim of minimizing the picking time. Compared with the genetic algorithm, this algorithm is simple and has short operation time. In practical application, it can be considered to be used in the single machine automatic running function of stacker, which can be realized by PLC programming.
【學位授予單位】：青島大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP18;TH692.3

【參考文獻】

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本文編號：1411588