基于大数据的子母穿梭车式密集存储系统的优化调度研究

作     者：杨玮 张子涵 袁永斌 杨思瑶 岳婷 YANG Wei;ZHANG Zi-han;YUAN Yong-bin;YANG Si-yao;YUE Ting

作者机构：陕西科技大学机电工程学院陕西西安710021 

基　　金：陕西省科技厅重点研发计划项目(2019GY-024) 陕西省西安市未央区科技计划项目(201937) 国家级大学生创新创业训练计划项目(20190708038) 

出 版 物：《陕西科技大学学报》 (Journal of Shaanxi University of Science & Technology)

年 卷 期：2021年第39卷第1期

页      码：159-165,171页

摘      要：研究在大数据环境下,提高子母穿梭车式密集存储系统进出库作业调度效率的方法.首先采用大数据技术实现对大量原始仓储数据的预处理,为储位分区、销售预测提供数据支持.在此基础上,通过整合货品信息、客户信息等数据,计算货物存取频率,对货位分配进行优化,实现动态高效的储位分配.挖掘升降机和子母穿梭车的实际运动特性,确定穿梭车存取货作业行程时间的基本规律,据此建立偏差小、性能良好的进出库作业调度模型,设计混合粒子群算法求解模型.开发基于PyQt5技术的智能仓储系统,将货位分配与作业调度功能实时应用.实例分析表明:不同订单任务下,混合粒子群算法解决了基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,体现出较好的鲁棒性,能够有效提高子母穿梭车式密集存储系统进出库作业效率.

主 题 词：子母穿梭式密集仓储系统 大数据 优化调度 系统集成 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19481/j.cnki.issn2096-398x.2021.01.024

馆 藏 号：203100062...