【摘要】：目的提高電子標(biāo)簽揀選系統(tǒng)中揀選作業(yè)的效率與貨位占有率。方法以某電子揀選庫為研究對象,提出以訂單完成度、貨位占有率以及貨位聚集度為目標(biāo)的揀選優(yōu)化模型。設(shè)計基于二進(jìn)制粒子群算法(BPSO)和遺傳算法(GA)的模型求解仿生算法。結(jié)果試驗及優(yōu)化結(jié)果表明,基于BPSO的電子揀選庫訂單的完成度、貨位占有率以及貨位聚集度較遺傳算法更高。結(jié)論基于二進(jìn)制粒子群算法求解的優(yōu)化模型較符合實際的電子揀選庫人工揀選作業(yè),同時倉儲作業(yè)貨位的利用率及揀選效率得到了提高。
[Abstract]:Objective to improve the efficiency and cargo occupancy of tag sorting system. Methods taking an electronic picking library as the research object, an optimal selection model with the objectives of order completion, cargo space occupancy and cargo location aggregation was proposed. A model solving bionic algorithm based on binary particle swarm optimization (BPSO) and genetic algorithm (GA) is designed. Results the test and optimization results show that the order completion degree, cargo occupancy rate and location aggregation degree of electronic picking warehouse based on BPSO are higher than that of genetic algorithm. Conclusion the optimization model based on binary particle swarm optimization algorithm is more consistent with the actual manual sorting operation of electronic sorting warehouse. Meanwhile, the utilization ratio and picking efficiency of storage jobs are improved.
【作者單位】： 東華大學(xué);上海精星物流設(shè)備有限公司;
【基金】：上海市自然基金(15ZR1400600) 2015松江區(qū)產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新項目 上海市科教委標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)項目(15DZ0500400)
【分類號】：TP18

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本文編號：2203183