基于智能優(yōu)化算法的人工揀貨倉庫的倉儲(chǔ)問題研究
本文關(guān)鍵詞:基于智能優(yōu)化算法的人工揀貨倉庫的倉儲(chǔ)問題研究 出處:《長春工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
更多相關(guān)文章: 布局優(yōu)化 備貨路徑 參數(shù)優(yōu)化 訂單分割 動(dòng)態(tài)蟻群遺傳算法
【摘要】:隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展,倉儲(chǔ)被要求能快速的處理訂單以滿足顧客的需求,倉儲(chǔ)作業(yè)的復(fù)雜度和顧客需求多樣性不斷增加,如何實(shí)現(xiàn)快速備貨已成為了制約企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵,對(duì)倉儲(chǔ)作業(yè)單位的布局優(yōu)化和備貨路徑的優(yōu)化可分別提升訂單的外部處理效率和內(nèi)部處理效率,進(jìn)而提高企業(yè)的倉儲(chǔ)作業(yè)整體效率、降低倉儲(chǔ)作業(yè)成本、提升顧客的滿意度。針對(duì)一汽國際物流有限公司按經(jīng)驗(yàn)選擇備貨路徑、存在呆料、訂單處理速度慢等問題,首先,本文對(duì)公司的倉儲(chǔ)作業(yè)進(jìn)行了歸結(jié)和劃分,用SLP方法對(duì)企業(yè)的倉儲(chǔ)作業(yè)單位進(jìn)行了布局優(yōu)化,從而優(yōu)化了企業(yè)的倉儲(chǔ)物流,提升了訂單的外部處理速度。其次,本文對(duì)備貨路徑優(yōu)化問題相關(guān)智能算法進(jìn)行了分析,并著重研究了適用性較好的蟻群算法和遺傳算法;對(duì)蟻群算法對(duì)參數(shù)比較敏感、參數(shù)設(shè)置缺乏指導(dǎo)的現(xiàn)狀,用遺傳算法對(duì)蟻群算法的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,提升了蟻群算法的性能,并以典型的路徑優(yōu)化問題模型為例,證明了參數(shù)優(yōu)化的有效性。再次,本文以雙區(qū)型倉庫為基礎(chǔ),對(duì)于訂單中貨物需求量比較大的訂單,設(shè)計(jì)了用于訂單分割的遺傳算法;對(duì)于分割后的子訂單和小訂單的備貨路徑優(yōu)化問題,設(shè)計(jì)了多目標(biāo)的動(dòng)態(tài)蟻群遺傳算法,以典型的路徑優(yōu)化問題進(jìn)行了算法性能對(duì)比,證明動(dòng)態(tài)蟻群遺傳算法性能的優(yōu)越性;并用MATLAB R2009a分別開發(fā)了大訂單分割及子訂單備貨路徑優(yōu)化系統(tǒng)、小訂單備貨路徑優(yōu)化系統(tǒng),并通過實(shí)際訂單的備貨路徑仿真分析證明了所開發(fā)系統(tǒng)的有效性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:F274;TP18
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1354211
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